Digital Business Ecosystems: An Environment Of Collaboration, Innovation, And Value Creation In The Digital Age
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.
Notice bibliographique
Résumé
This article delves into the concept of Digital Business Ecosystems (DBEs), which have arisen due to the increasing interconnectedness of businesses and the growing reliance on digital technologies for value creation. DBEs are characterized by adaptability, scalability, and resilience, enabling businesses to collaborate, innovate, and adapt to changing market conditions. The article explores the components of DBEs, including actors, resources, and processes, and examines different DBE models, such as the hub-and-spoke, network, and layered models. Digital platforms play a critical role in DBEs, and effective platform design involves considering factors such as scalability, modularity, and openness. Various technologies, such as cloud computing, big data analytics, artificial intelligence, and the Internet of Things, underpin the development and operation of DBEs, and integrating these technologies presents both opportunities and challenges for businesses. The article addresses key DBE business issues, such as alliances, network analysis, value co-creation, governance, legal issues, trust, risk, security, knowledge development, dissemination, and management. It also highlights the importance of DBE strategies, processes, and management for businesses to thrive and achieve sustainability in the digital landscape. Finally, the article suggests future research themes, such as exploring new models and frameworks, investigating factors contributing to DBE success or failure, identifying best practices, and examining the implications of emerging technologies on DBEs.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle