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Enregistrement W7132748039

Freshippo: A New Species in Chinese Retail (B)– Data-Driven Core Competencies

张文清, 朱琼

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 · 2019
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCore competencyCore (optical fiber)Measure (data warehouse)Key (lock)Context (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

这个(A)、(B)系列案例主要呈现盒马在零售市场如何利用大数据资源、借助新技术打破传统线上、线下边界,创造新的零售商业模式。与硅谷式的“从0到1,再从1到n”精益创业的思路不同,盒马在“1”尚未形成时,就开始了模式的复制。这个系列案例的特别之处在于,它包含两个逐层递进的90分钟教学计划,不仅可以帮助同学理解商业模式蓝图的9个模块及其之间的契合度、联动关系,还可以帮助同学理解数据和新技术能如何驱动商业模式创新。更进一步,它还能激发同学去思考,如何以战略的视角去捕捉商业模式的创新点。甚至,它还能启发同学去辩证地思考在创业时是否要遵循硅谷式的从0到1,再从1到n的创业思路及客户开发模型。 案例(B)主要描写盒马商业模式成立背后的数据和技术驱动因素。盒马之所以能跨越线上线下零售边界,就在于整合应用了移动互联网、云计算、大数据和人工智能等技术,实现了兼容“全渠道超市”和“移动电商”的新零售模式,并由此实现了消费者和门店随时随地、线上线下的互动。

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,041

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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