Digital Entrepreneurship (eBook)
XXIV, 228 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-58359-9 (ISBN)
Focusing on emerging features of digital transformation, digital economy, digital innovation, and digital entrepreneurship, this edited volume highlights new aspects of digital transformation and research progress in the field. Chapters cover a wide range of topics such as: promoting the growth of the digital economy through the alertness of entrepreneurs; predicting entrepreneurial performance through the lens of entrepreneurial orientation and digital adoption with a machine learning approach; proposing a guide to emphasize the key aspects of social media analytics; examining the digital pathology ecosystem and key drivers for investment in more efficient disease diagnosis and monitoring; exploring how humane orientation contributes to the intention to use digital entrepreneurship with a gender perspective. Concluding with a review of the extant digital economy literature, the volume proposes a future research agenda which will be useful not only for researchers and academics, but also for entrepreneurs and policymakers.
Nezameddin Faghih is a UNESCO Chair Professor Emeritus, and the Founding Editor-in-Chief of the Journal of Global Entrepreneurship Research (Springer). He has published more than 70 books and 100 research articles, and presented more than 120 invited talks in academia, industry, and professional meetings.
Erscheint lt. Verlag | 24.5.2024 |
---|---|
Reihe/Serie | Contributions to Management Science |
Zusatzinfo | XXIV, 228 p. 21 illus., 7 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management | |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik | |
Schlagworte | cognitive capitalism • Data Mining • Digital Entrepreneurship • digital innovation • Digitalization • Digital Pathology • Digital Pentecostal Entrepreneurship • Digital transformation • machine learning |
ISBN-10 | 3-031-58359-0 / 3031583590 |
ISBN-13 | 978-3-031-58359-9 / 9783031583599 |
Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
Größe: 6,2 MB
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich