Understanding the business model design for complex technology systems: The case of the bioeconomy
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».