From Systemic Insights to Sustainable Business Actions—A case study on GenZ parents in the DACH market
Notice bibliographique
Résumé
This research uses systemic design to develop interventions for sustainable change in a business context. The primary objective is to address the communication and translation of systemic insights into practical business actions. Bridging the gap between research and practice is a major challenge in effectively communicating systemic insights and guiding actionable decision-making. Therefore, the research question guiding this study is: “How can systemic insights be effectively translated into feasible actions for businesses?” To address this question, a combination of established methods was applied in the business case study of sustainable parenthood. The systemic analysis involved defining system boundaries, gathering data through desk research and interviews with business stakeholders, and creating a causal loop diagram. Further, Donella Meadows’ theory was applied to identify leverage points for behavioural change strategies. To make the complexity of the system map and its leverage points comprehensible for stakeholders, it was translated into a story map and subsequently into insight cards. In-depth validation and analysis of the systemic insights were done through qualitative user interviews (n=10). The main contribution of this paper is the use of insight cards, which offer a tangible and accessible format for conveying systemic insights. The cards allow the communication of complex systemic language and bridge research and practice. However, while insight cards were a valuable tool for the development of concrete solutions, further strategic considerations are needed. Thus, the study highlights the need for further research in effective communication strategies and systemic language to facilitate the translation of systemic insights into tangible business actions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».