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Enregistrement W4323322717 · doi:10.1007/s10660-023-09675-8

Solutions for the commercialization challenges of Horizon Europe and earth observation consortia: co-creation, innovation, decision-making, tech-transfer, and sustainability actions

2023· article· en· W4323322717 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueElectronic Commerce Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésCoopetitionCommercializationSustainabilityContext (archaeology)BusinessBusiness modelAllianceCorporate governanceValue (mathematics)Industrial organizationKnowledge managementEconomicsMarketingPolitical scienceGame theoryComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract European Community (EC) Horizon-funded projects and Earth Observation-based Consortia aim to create sustainable value for Space, Land, and Oceans. They typically focus on addressing Sustainable Development Goals (SDGs). Many of these projects (e.g. Commercialization and Innovation Actions) have an ambitious challenge to ensure that partners share core competencies to simultaneously achieve technological and commercial success and sustainability after the end of the EC funds. To achieve this ambitious challenge, Horizon projects must have a proper governance model and a systematized process that can manage the existing paradoxical tensions involving numerous European partners and their respective agendas and stakeholders. This article presents the VCW-Value Creation Wheel (Lages in J Bus Res 69: 4849–4855, 2016), as a framework that has its roots back in 1995 and has been used since 2015 in the context of numerous Space Business, Earth Observation, and European Community (EC) projects, to address complex problems and paradoxical tensions. In this article, we discuss six of these paradoxical tensions that large Horizon Consortia face in commercialization, namely when managing innovation ecosystems, co-creating, taking digitalization, decision-making, tech-transfer, and sustainability actions. We discuss and evaluate how alliance partners could find the optimal balance between (1) cooperation, competition, and coopetition perspectives; (2) financial, environmental, and social value creation; (3) tech-push and market-pull orientations; (4) global and local market solutions; (5) functionality driven and human-centered design (UX/UI); (6) centralized and decentralized online store approaches. We discuss these challenges within the case of the EC H2020 NextLand project answering the call for greening the economy in line with the Sustainable Development Goals (SDGs). We analyze NextLand Online Store, and its Business and Innovation Ecosystem while considering the input of its different stakeholders, such as NextLand’s commercial team, service providers, users, advisors, EC referees, and internal and external stakeholders. Preliminary insights from a twin project in the field of Blue Economy (EC H2020 NextOcean), are also used to support our arguments. Partners, referees, and EC officers should address the tensions mentioned in this article during the referee and approval processes in the pre-grant and post-grant agreement stages. Moreover, we propose using the Value Creation Wheel (VCW) method and the VCW meta-framework as a systematized process that allows us to co-create and manage the innovation ecosystem while engaging all the stakeholders and presenting solutions to address these tensions. The article concludes with theoretical implications and limitations, managerial and public policy implications, and lessons for Horizon Europe, earth observation, remote sensing, and space business projects.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,276 · 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