Financial and Administrative Management Models for Digital Ventures: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Financial and administrative management models are crucial to the success of digital ventures, providing practices that optimize resource management and support strategic decision-making in dynamic digital environments. This study presents an original systematic literature review (SLR) following the PRISMA guidelines, analyzing 354 articles extracted from Scopus and Web of Science databases. Bibliometric techniques, including VOSViewer 1.6.19 version and R-Bibliometrix software 4.3.3 version, were used to identify key research themes, emerging trends, and future directions in the field. A notable 114.29% increase in academic output from 2019 to 2024 underscores the growing importance of these management models. The analysis reveals a focus on financial management tools (e.g., Valuation, Discounted Cash Flow models) and administrative models (e.g., RocaSalvatella, INCIPY), while also exploring the challenges and opportunities present in digital environments. The interaction between external variables (resource management, operational efficiency, adaptability, financial planning, technological innovation) and internal variables (market conditions, government regulations, economic trends) is discussed. This study highlights the integration of agile methodologies, such as Lean Startup, and the growing emphasis on digital resilience, organizational agility, and the impact of digital transformation on business models. The theoretical contribution of this study lies in offering a comprehensive framework that synthesizes existing models, highlights key research gaps, and emphasizes the need for future studies on the dynamic interaction between financial planning, technological innovation, and organizational agility. From a practical perspective, the findings provide digital entrepreneurs and managers with valuable insights into implementing financial tools and administrative frameworks that enhance decision-making, while also underscoring the importance of agility, operational efficiency, and market adaptability to navigate digital disruptions.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».