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Enregistrement W4365147496 · doi:10.1111/joms.12928

Business Model Research: Past, Present, and Future

2023· article· en· W4365147496 sur OpenAlexaff
Yuliya Snihur, Gideon D. Markman

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensToronto Baptist Seminary and Bible College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness modelKnowledge managementConversationEntrepreneurshipConceptual modelIntersection (aeronautics)Business architectureComputer scienceArtifact-centric business process modelManagement scienceBusinessBusiness process modelingSociologyMarketingBusiness processEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Business model research has grown into an insightful area of inquiry, and articles in the Journal of Management Studies (JMS) have greatly contributed to this topical area. This introductory article to the thematic collection of business model research offers an overview of the pertinent literature as well as foundational knowledge, so it is suitable for scholars who are familiar with the topic, but it is also helpful for those wishing to join the conversation. Business model research has thrived at the intersection of strategy, innovation management, and entrepreneurship studies. This body of research is characterized by both a bold vision to improve our understanding of the architecture and building blocks of business models as well as conceptual and empirical debates about the way forward in the digital age of continuing disruption, platformization, and ecosystem transformations. We suggest three promising areas for future research: business model portfolios, competitive dynamics between heterogeneous business models, and business model design for more sustainable economy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0190,030
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,175 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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