How exploitation impedes and impels exploration: Theory and evidence
Notice bibliographique
Résumé
Research summary : This study suggests that strategy and organizational scholars seeking to analyze the impact of exploitation on exploration would benefit by moving away from the generally assumed unitary perspective on exploitation. Specifically, we propose a multifaceted perspective on exploitation by theoretically and empirically distinguishing between repetitive exploitation versus incremental exploitation. We argue that repetitive exploitation can impede exploration and delay firms' responses to environmental changes, while incremental exploitation can impel exploration and accelerate firms' responses to environmental changes. We test our arguments using extensive longitudinal data from the hard disk drive ( HDD ) industry, and our supportive empirical findings highlight the relevance of our distinction between the two types of exploitation and their very different effects on exploration . Managerial summary : This study offers a solution to the puzzle of why many believe firms cannot excel at advancing existing practices and developing new initiatives, typically described as the trade‐off between exploitation and exploration. We introduce the distinction between repetitive and incremental exploitation and show that only the former type of innovation generates rigidity toward exploration, whereas the latter actually promotes exploration. More specifically, our evidence from the hard disk drive industry shows that those firms emphasizing incremental innovation (as opposed to repetition of their existing practices) were most likely to remain explorative over time, whereas firms emphasizing more repetitive innovation proved less open to changes. We discuss the implications of our findings as suggesting that firms seeking to optimize their innovativeness over the long term should strive to remain active in incrementally innovating their existing practices . Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».