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Enregistrement W7131929041

The WeChat Ecosystem: Unleashing the Potential of the Long Tail to Stay Innovative

2022· other· en· W7131929041 sur OpenAlexaff
Guo Bai, Luis Liu

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonetizationFunction (biology)Optimal distinctiveness theoryProduct (mathematics)Value (mathematics)Openness to experienceIndependence (probability theory)Sharing economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case illustrated the business ecosystem of WeChat from two perspectives. From an external perspective, the WeChat ecosystem was part of Tencent’s overall ecosystem. Using this perspective, the case examined the external relationships between the WeChat ecosystem and the external environment. Looking closely, the various parties collaborating on the WeChat platform formed an ecosystem. From an internal perspective, the case examined the internal relationships within the WeChat ecosystem. The platform was not a closed, impenetrable ecosystem. Expertise, resources, and value could flow in and out, enabling sharing and exchanges. However, it was not entirely open. Certain boundaries protected the independence and distinctiveness of the WeChat ecosystem. As a result, participants better suited to the nature of the WeChat ecosystem would thrive. Externally, WeChat was born with the mission of delivering Tencent’s new strategy to encourage openness and sharing, representing Tencent’s determination to change after its former core product, QQ, was accused of monopolistic behavior. Apart from serving the more extensive “Tencent ecosystem,” WeChat was also developing its own ecosystem. The two systems supported and empowered each other. Internally, WeChat helped various types of participants find their most appropriate roles within WeChat. Through product and function design, capacity empowerment, resource channeling, and rulemaking, WeChat ensured there was room for key enterprises, users, distributors, suppliers, and even competitors. All parties would find their proper places. In this newly established value network, WeChat would help capital, information, and traffic flow in an orderly manner. Different parties could seek monetization and exchange value to sustain their survival, co-exist with others, and contribute to a symbiotic environment. As traffic from individual users peaked, the WeChat ecosystem witnessed a shift toward corporate clients starting in 2017. Such a 2B strategy, however, invariably encountered bottlenecks. A few top players absorbed most of the traffic. WeChat faced the challenge of keeping innovation alive and vibrant within its ecosystem while balancing the development of various parties.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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