A Fuzzy Ecosystem Benchmarking for Crowdfunding in Transport Sector
Notice bibliographique
Résumé
The global crowdfunding (CF) market was valued at 10.2 billion US$ in 2018 and is expected to almost triple in size by 2025. The CF is evolving as a major and easy source of fundraising methods for various industries. Still, this acceptability is not widely accepted in transportation activities due to various limitations and low awareness among policymakers. The present research analyzes the factors contributing to the growth of market acceptability of CF, divided into three different research phases: identifying barriers from the literature, interviews with transport industry experts at two stages, and designing an ISM model in a fuzzy environment. The identification phase led to selecting 16 factors from the past literature and suggesting industrial experts. The Interpretive Structural Modelling (ISM) analysis was used to understand the impact and linkage of identified barriers on seven levels of the fuzzy scale. The factors are classified into four major categories based on the fuzzy matrix's drive and dependence power using Fuzzy MICMAC. The sixteen identified growth factors for CF have been distributed in 5 levels in the ISM designed model. All the factors had fallen in only two quadrants of MICMAC based on the fuzzy scale matrix. Except for No or Low in regulation, the selected fifteen factors fall in the linkage quadrant, with high dependency and driving power. Such relation of all variables is the precise reason for storm growth in the field. “No or Low in regulation” is one of the most significant factors to the growth and acceptance of this innovative fundraising method by common investors but cannot be controlled directly by the associated crowdfunding members in the transport industry.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».