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Enregistrement W7132253849

Transsion Holdings: Leveraging Disruption in Emerging Markets

2020· other· W7132253849 sur OpenAlexaff
Taiyuan 王泰元, 赵丽缦, S. Ramakrishna Velamuri

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2020
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerging marketsEmerging technologiesGovernment (linguistics)Context (archaeology)Work (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

传音控股公司是一家中国企业,在低成本生产高品质产品方面拥有强大的优势。本案例描述了该公司如何通过颠覆式创新在非洲和其他新兴市场(如印度)实现了迅猛发展。作为一家资源有限的初创企业,传音成功超越了全球手机品牌(如三星和诺基亚)并占据了非洲手机市场的领先地位(按市场份额计)。但传音近年来面临着激烈的竞争。2019年1月,中国知名的智能手机品牌小米在印度市场站稳脚跟后随即进入了非洲市场,对传音保持非洲市场的领先地位构成了威胁。在印度,传音不仅要跟小米竞争,还要跟许多本土咄咄逼人的品牌竞争。此外,由于消费升级,功能手机正在让步于智能手机。作为全球最大的功能手机品牌,传音如何才能在此激烈的竞争中继续扩展业务? 基于克莱顿?克里斯坦森博士的颠覆式创新理论,本案例将引导学生讨论为什么传音能够成功进入非洲市场并占据领先地位,以及传音如何才能应对其他新兴市场的激烈竞争。通过讨论,本案例旨在探索技术型企业新兴市场成长战略的影响。

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,010
Communication savante0,0170,019
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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