Asymmetry, heterogeneity and inter‐firm relationships
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to organize the theoretical landscape surrounding explanations of the impact asymmetry and heterogeneity on inter‐firm relationships, especially alliances. Design/methodology/approach A conceptual framework integrating the resource‐based view, transaction cost economics and industrial organization is put forth to better understand asymmetry and heterogeneity in alliances. Findings It is argued that low asymmetry and low heterogeneity are best addressed from an industrial organization perspective. Transaction cost economics best explains alliances in high asymmetry and low heterogeneity situations while the resource‐based view is most appropriate for high heterogeneity and low asymmetry alliances. In the case of high asymmetry and high heterogeneity, the tension between the resource‐based view and transaction costs economics is reconciled. Research limitations/implications Researchers gain an original re‐framing of the theoretical landscape that will assist in generating new insights for future theory development. Practical implications The paper lays the ground for new research directions while leaving practitioners with a better understanding of the lenses through which they should examine their firms' cooperative endeavours. Originality/value Previous literature seldom addressed the categorization of various theoretical approaches along the notions of asymmetry and heterogeneity in inter‐firm relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».