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Enregistrement W4233046058 · doi:10.22215/etd/2014-10353

Developing an Innovation Engine for a Web Startup

2014· dissertation· en· W4233046058 sur OpenAlexaff
David Ker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNew VenturesGlobalizationQuality (philosophy)BusinessComponent (thermodynamics)Space (punctuation)Knowledge managementConstructiveEntrepreneurshipEngineeringMarketingIndustrial organizationEngineering managementComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The globalization of market is progressing steadily as barriers to the free flow of goods, services, and capital declined since the end of World War II.This trend results in substantial increase in foreign competitions, consequently it increases the needs for new ventures to better differentiate by other basis than cost and quality.The thesis at hand used a constructive methodology to design an improved entrepreneurial framework.The purpose of the research is to provide theoretical foundations for new ventures to better cope with business opportunities discovery.The core contribution of the research is the conceptual development through real-world application of the project space model, an element of the Innovation Engine described by Bailetti (2013), to help new technology venture to increase their chances of success in determining the right market niche.The research also tries to provide answers to the following research questions: i) is the innovation engine model suitable for a web--based new ventures, ii) how can the project community component of the innovation engine be adopted by new ventures, iii) what processes new ventures can used to better cope with opportunity discovery?I would like to thank my advisors Michael Weiss, Tony Bailetti, Daniel Blanchette, Jon Milne and Rajiv Muradia for their times, support, wisdom, and guidance.The patience of each has allowed me to pursue my research interests and comments have helped to me seek the big picture in my research and identify implications for my findings.Likewise

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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