A Taxonomy of Product–Service System Perturbations through a Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Perturbations have a negative influence on the operation of the business system, which may weaken business performance. However, in the field of the product–service system (PSS), perturbation is still a rarely discussed concept. Researchers and managers have a limited understanding of perturbations in the context of PSS. This hinders PSS designers and managers to prepare for mitigation due to a lack of knowledge and information. Thus, this paper aims to build a taxonomy of PSS perturbation through a systematic literature review. To achieve this target, the authors have reviewed 171 papers and found 18 effective papers. Twenty-five items are considered effective ones that are directly related to PSS perturbation. The result of the review shows that PSS perturbations could be classified into six categories, namely, behavioral, social, environmental, competence, resource, and organizational perturbations. The proposed terminology and taxonomy appear to be effective, which could enable researchers to understand the scope of PSS perturbations on a conceptual level. This finding is also expected to provide useful knowledge and information for researchers who are interested in vulnerability analysis and the robust design of PSS.
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 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 | 0,025 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,068 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».