Blockchain-Based New Business Models: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The role of blockchain in new business model development requires greater focus because the technology is still in its infancy. Thus, there has been little research on the effects of the various blockchain networks (such as public, private, and consortium). This finding prompted a thorough investigation of new blockchain-based business models created between 2012 and 2022 to close this gap. This review’s focus is on journals, and duplicate articles have been removed. Works based on interviews, articles in press, non-English articles, reviews, conferences, book chapters, dissertations, and monographs are also not included. Seventy-five papers from the past ten years are included in this evaluation. This study examines the current state of new blockchain-based business models. Additionally, the implications and applications in the related literature have been investigated. These findings highlight numerous open research questions and promising new directions for investigation, which will likely be helpful to academics and professionals. The business strategies built on blockchain are currently on a path with a rapid upward trajectory. Blockchain technology offers businesses numerous chances to modify and develop new company models. By changing the conventional framework, blockchain innovation leads to the development of new methods for developing company models. The supportive potential of blockchain technologies such as NFT and P2E is increasingly being coupled with the development of new corporate projects and the modification of current business models. Since this field of study is still fairly new, researchers will have fresh opportunities to analyze its characteristics.
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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 | 0,014 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».