Influence of Digital Transformation on Relational Capital and Digital Entrepreneurial Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Research on digital transformation, conducted so far, has revealed its explanatory power on the performance of companies. However, its effectiveness for relational capital and the resilience of digital entrepreneurship remains little explored. Even studies on the model, involving digital transformation and digital entrepreneurial performance, are few. To shed light on this grey area, interviews, and surveys of players in the digital economy were conducted. The mixed methodology was applied. Data generation was conducted through 15 semi-structured interviews and 160 surveys per survey. The digital transformation project decomposition approach was used. The results showed that the appropriation of new digital technologies, the creation of web media and the use of digital platforms improve the dynamics of relational capital, which increases the resilience of digital entrepreneurship. But, above all, it is the relational capital, made up of business networks, customer relations, database management mechanisms that promote the growth of new companies. The results of this article are useful for researchers who will find a renewed definition of digital transformation with proven new elements that prove relevant. While entrepreneurs and consultants will find new ways to effectively improve and enhance relationship capital and digital entrepreneurship. The study is part of the theory of dynamic capabilities and suggests that there is a differentiated relational contingency at each of the phases of the construction of digital transformation projects. It proposes a relevant action plan for researchers and entrepreneurs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».