Understanding the business model design for complex technology systems: The case of the bioeconomy
Notice bibliographique
Résumé
• Analyses of technology and actor system. • Framework for business model design. • Application to the bioeconomy. The commercialization of bio-based technologies can foster the transition from a fossil-based to a bio-based industry. However, the development of bio-based technologies often implies a co-evolution of process and product technologies (compare for example a biorefinery producing biobased specialty chemicals) as well as the design of a larger systems architecture involving different actors. Additionally, technologies are increasingly developed in a modular design, where different components of the final technology are managed by several actors that only together engage in value-creation. Complexity of the system complicates the design of a business model due to different interdependencies and the need for co-evolution of different components of a larger technology system. To alleviate these challenges, we aim to build a framework that disentangles the interdependencies of technologies and actors as well as the inherent complexity of technology systems and guides the design of a business model for a complex technology system. By drawing upon five well-established concepts, namely (i) the technology-product-market linkages, (ii) the technology system, (iii) the system-of-systems perspective, (iv) the technology innovation system and (v) the ecosystem pie model, the proposed framework supports the design of a business model for scientist entrepreneurs of a focal technology, which aligns well with the overall (eco)system. To illustrate its use, we apply our proposed framework to the bioeconomic case of microbial palm oil produced in a biorefinery.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».