Lean Startup Supporting Sustainability-as-Flourishing during the Early Stages of Enterprise Development
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Many startups face the complex anticipation of offering value sustainably over the long term yet must test market engagement to evaluate an economically viable business model in the near term. This study aims to capture the usefulness of a business model innovation method (Flourishing Startup Method) aligned with sustainability-as-flourishing thinking as perceived by entrepreneurs during the early stages of enterprise development. Design/Methodology/Approach: Through action research, the utility of the approach was evaluated through multiple applications across two events with a total of 64 entrepreneurs taking place 2017-2018. Findings: The research revealed insights related to the reaction to the Flourishing Startup Method and its facilitation including the intention to use beyond the events, their perceived learning utility, as well as the overall perceived utility in terms of usefulness and ease of use. The study also showed that to fully leverage the Flourishing Startup Method, entrepreneurs must have time and facilitated opportunities to develop a minimum level of proficiency in a set of entrepreneurial competencies that support business model for sustainability-as-flourishing. Originality/Value: This research contributes to understanding the process of business model innovation towards novel and impactful business models aligned with sustainability-as-flourishing and offers one of few empirical investigations on a business model innovation method aligned with sustainability-as-flourishing to identify its utility and fit with the needs and expectations during the early stages of startup development.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».