R&D subsidiary embedment: a resource dependence perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate researchers' operationalization of the construct of embedment of overseas R&D subsidiaries. Design/methodology/approach First, the paper provides a systematic literature review of subsidiary embedment research. Second, it draws on resource dependence theory (RDT) and argues how embedment of overseas R&D subsidiaries should be treated as a more multi‐faceted and complex phenomenon than has been apparent in the literature to date. Findings The authors find a large variation in the operationalization of embedment (e.g. frequency of communication versus depth of integration versus direction of communication). They also find scant attention to the nature of differences between external actors (types of actors, including local and international). These represent weaknesses that inhibit the advancement of theory and policy within the context of the globalization of innovation. Research limitations/implications Researchers should treat R&D subsidiary embedment as a multi‐level phenomenon consisting of resource‐dependence interactions between collective entities internal and external to the subsidiary. R&D subsidiary embedment research design can be improved by being: formative; multiple‐actor; bi‐directional; and longitudinal. Practical implications Managers should treat external R&D subsidiary embedment as pattern of resource dependencies in which the actors that matter most to R&D subsidiary performance are a function of the importance and availability of the innovation‐specific resources they contain. This involves building a capability in multi‐level networking with R&D resource providers in the external environment. Originality/value The contribution of the current paper is to provide a critical evaluation of scholarly treatment of the construct of R&D subsidiary embedment, and to develop a foundation for operationalizing and analyzing the external embedment of R&D subsidiaries.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».