MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4280634553 · doi:10.1016/j.stae.2022.100016

Urban entrepreneurship and sustainable businesses in smart cities: Exploring the role of digital technologies

2022· article· en· W4280634553 sur OpenAlexaff
Léo‐Paul Dana, Aidin Salamzadeh, Morteza Hadizadeh, Ghazaleh Heydari, Soroush Shamsoddin

Notice bibliographique

RevueSustainable Technology and Entrepreneurship · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipSustainabilitySample (material)BusinessContext (archaeology)Quantitative researchStructural equation modelingPopulationMarketingKnowledge managementEmerging technologiesRegional scienceEnvironmental economicsIndustrial organizationComputer scienceEconomicsGeographySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The entrance of sustainable and digital technologies into urban entrepreneurship is a new approach that provides a fertile ground for innovation in businesses. Hence, businesses use new models and methods of entrepreneurship in the context of smart cities to increase their capability and become more sustainable, which leads to their development and expansion. This research aims to investigate the effects of urban entrepreneurship on sustainable businesses in smart cities considering the role of digital technologies. The statistical population of this study is all active technology-based firms located in Tehran in 2022. Then, according to Cochran's formula, 315 firms were selected randomly as the sample. This research is an applied and descriptive-survey research and is quantitative in terms of the type of collected data. The data were analysed using Smart PLS 3 software, structural equation modelling (SEM), and the partial least squares methods. As a result, research findings show that urban entrepreneurship creates and develops the studied firms in both quantitative and qualitative aspects by using and benefiting from digital technologies considering the new needs of cities and achieving business sustainability in smart cities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations135
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainable Technology and EntrepreneurshipMême sujetSmart Cities and TechnologiesTravaux en français237 207