MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1989873790 · doi:10.1002/pmj.21470

The Impact of Company Resources and Capabilities on Global New Product Program Performance

2015· article· en· W1989873790 sur OpenAlexaff
Ulrike de Brentani, Elko J. Kleinschmidt

Notice bibliographique

RevueProject Management Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessNew product developmentProcess managementGlobalizationProduct (mathematics)Process (computing)Resource (disambiguation)Knowledge managementConceptual frameworkSample (material)Resource-based viewHuman resourcesOutcome (game theory)MarketingIndustrial organizationCompetitive advantageManagementComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Product innovation and the trend to globalization are two important and interrelated dimensions driving business today. In this article, the results of five published research articles on the topic of global new product development (NPD) are summarized to provide an integrated overview of the factors that impact global NPD program performance. The overall conceptual framework is based on three types of literature—NPD, globalization, and organization. The main theoretical approach for establishing relationships between factors is the dynamic capability/resource-based view. Accordingly, factors linked to outcome are seen as operating on different organizational levels, with more actionable initiatives or ‘capabilities’ largely mediating the softer and longer term background ‘resources’ of the firm. The analyses are based on a broad cross-industry sample of 467 firms (North America, Europe, B2B, goods/services). Three global NPD-related background resources (global innovation culture, resource commitment, and senior management involvement), labeled the ‘behavioral environment’ of the firm, are identified and shown to be linked to global NPD program performance via the mediated effect of four specific NPD capabilities (NPD process, strategy, team, and IT/communication). A qualitative synthesis of the findings is provided, along with recommended management initiatives with which firms can enhance their performance in the global NPD effort. Both sets of factors are found to be essential and highly interrelated, but it is the strength of the behavioral environment resources that distinguish the best performing firms, setting the stage for success in global NPD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProject Management JournalMême sujetInnovation and Knowledge ManagementTravaux en français237 207