From Acting What’s next to Speeding Trap: Co-Evolutionary Dynamics of an Emerging Technology-Leader
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: How does technological innovation emerge and evolve? We approach such an inquiry by synthesizing the perspectives of dynamic capabilities and co-evolutionary dynamics to portray organizational routines and multi-phase strategic renewals of an emerging technology-leader. To untangle the emergence of technological innovation, we conducted a longitudinal case study on the first and the largest dedicated semiconductor foundry, TSMC, located in the emerging economy of Taiwan. The firm-case of TSMC illustrates two unique co-evolutionary paths, that is, transforming from industry-latecomer to technology-leader and from process innovation to product innovation. We found multi-motor co-evolutionary dynamics between TSMC and the semiconductor industry, where its co-evolutionary mechanism of managed selection in its creating phase of mature process-innovation (1987-1998) has migrated to hierarchical renewal in its extending phase of advanced process-innovation (1999-2001), and then to holistic renewal in its modifying phase of product-innovation (2002-2007). During such paths, our research discovered a unique type of organizational routines, acting what’s next because TSMC has proactively searched for potential problems sooner than its competitors. However, such routines, although driving technological innovation, also lead to a unique type of success-trap, that is, speeding trap. When
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».