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Enregistrement W7132003828

ATRenew: How to Pursue Future Growth

2023· other· en· W7132003828 sur OpenAlex
Meng Rui, Qiong Zhu, Xinjie Liu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Database transactionBusiness modelService (business)Supply chainElectronic businessElectronicsKey (lock)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case illustrates how ATRenew used digital technology to create a transaction and service platform for second-hand 3C products. ATRenew was established to " Give a second life to all idle goods.” It focused initially on consumer electronics recycling (evidenced by its launch of the Aihuishou C2B platform in 2011) before venturing into the B2B business in 2017 via PJT Marketplace (a platform that aims to connect second-hand buyers and sellers) and the B2C business in 2019 by merging with Paipai, JD.com’s re-commerce arm. When combining the C2B, B2B, and B2C business into one integrated platform, the company developed standard quality inspection processes, a rating system for recycled products (including mobile phones and other 3C products), as well as a C2B and B2B pricing models that considered ratings, and built operations centers and a supply chain to best serve its entire business ecosystem. These efforts also empowered its partners to get the most out of second-hand items. However, as the company grew, leading one-stop re-commerce platforms, typically highly trafficked, broke into the second-hand 3C business to divide up the pie. In May 2022, the company’s management revisited the trade-off between the advantages of competing within existing market space and the advantages of developing new business for the company to achieve lasting success.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,021

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,231
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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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