Risk Management of Startups of Innovative Products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The activation of the startup movement is one of the fundamental preconditions for the transition from innovation to a startup ecosystem, the development of which is impossible without special innovation structures that help startups promote innovative products on the market. The purpose of this article is to modernize the process of promoting innovative products on the market in the form of startups, taking into account the trends of the innovative development of the modern economy. The following methods are used in the article: situational and design approaches; methods of simulation and structural−functional modeling—to determine the potential market demand for innovative products and plan the process of their promotion to the market; and BPMN notation—to formalize the integration links between actors in the process of promoting innovative products on the market. As a result, a scheme for assessing the economic efficiency of innovative product market promotion process management was developed that sorts out several indicators at each stage of the innovation process, which allows one to increase the clarity and completeness of the promotion process management while reducing costs. The system of risk management of innovative products has been studied using the example of the promotion of the innovative startup Hideez Technology Ltd on the market in Europe and the USA. This has allowed the company to benefit economically from implementing the results, reaching USD 20,000. In conclusion, the sequence of actions for making management decisions during the implementation of the strategy for innovative product promotion process management was defined.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle