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Enregistrement W7084612070 · doi:10.1002/sej.70001

Navigating grand challenges: How environmental dynamism shapes robust action and business model innovation

2025· article· en· W7084612070 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueStrategic Entrepreneurship Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamismBusiness modelStakeholderAction (physics)Scope (computer science)Openness to experienceGrand ChallengesArtifact-centric business process modelCitizen journalismCLARITY

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research Summary This paper develops a theoretical framework that links environmental dynamism, robust action, and business model innovation (BMI) in response to grand challenges. It argues that as environments shift from relative stability to rapid change and disruption, incumbent firms are likely to deepen their engagement in robust action—through participatory architecture, multivocal inscription, and distributed experimentation. These strategies, in turn, lead firms toward BMIs of increasing scope and degree of novelty—from evolutionary (modular, new‐to‐firm) to adaptive (architectural, new‐to‐firm) and focused (modular, new‐to‐industry) BMIs. However, regardless of the level of environmental dynamism, incumbent firms remain generally reluctant to pursue complex BMIs—those both architectural and new‐to‐industry—due to the heightened challenges of managing inter‐organizational partnerships, aligning divergent stakeholder interests, and reconciling external demands with entrenched internal routines. Managerial Summary In today's volatile and fast‐evolving environment, business leaders are under increasing pressure to adopt more substantive approaches to addressing grand challenges. Robust action strategies, which emphasize collaboration, openness to diverse perspectives, and experimentation, offer a potentially effective means for promoting large‐scale transformations needed to address grand challenges. This study suggests that depending on environmental turbulence, companies may pursue robust action in distinct ways. This, in turn, requires changes of varying scope and novelty in their business models, from incremental adjustments to a radical redesign of their core business model elements. However, companies often resist complex business model changes due to organizational inertia, the need to coordinate complex partner networks, and conflicting stakeholder interests.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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