Business models in technology-based firms: a cognitive approach to regional differences
Notice bibliographique
Résumé
The business model concept has only recently been discussed in the research literature. Some authors have pointed out that it is a second-order construct and have examined its theoretical underpinnings as a cognitive mechanism for opportunity perception and identification, using it as a tool to systematically approach the analysis of the beliefs and decisions that entrepreneurs use in building their businesses. We present a theoretical model that contributes to this prior work in three respects: a) it is explicitly applied to the analysis of technology-based firms, b) it identifies key regional factors that differentiate the entrepreneurial context in different parts of the world, and c) it portrays the relationship these regional factors have to different elements of business models in technology-based firms. We combine the cognitive role of business models with a regional context view in order to analyze the structure and process by which entrepreneurs focus on or ignore different aspects of a business model at different times. To illustrate the our model we provide case data to illustrate how entrepreneurs from two different regions - Western Mexico (Jalisco) and Western Canada (British Columbia) - use and rely on different elements of business models, and to exemplify how differences in the cultural, technological and industry context of our case study firms influence different elements of the business model. © 2010 IEEE.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».