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Enregistrement W2014084367 · doi:10.5912/jcb645

Market Orientation, Alliance Orientation, and Business Performance in the Biotechnology Industry

2014· article· en· W2014084367 sur OpenAlexaffabout
Grant Alexander Wilson, Jason Perepelkin, David Di Zhang, Marc‐Antoine Vachon

Notice bibliographique

RevueJournal of Commercial Biotechnology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceCommercializationMarket orientationBusinessMediationMarketingBiotechnologyBusiness administrationIndustrial organizationBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to test the unexplored relationship between market orientation (MO), alliance orientation (AO), and business performance (PERF) in the medical/healthcare subsector of the Canadian biotechnology industry. The study surveyed Canadian biotechnology executives via mail and web-based questionnaires. It was found that the relationship between MO and PERF was positive and significant and the relationship between AO and PERF was positive and significant. It was also found that the relationship between MO and AO was positive and significant, supporting the existence of a mediation relationship. Specifically, MO’s influence on PERF was found to be fully mediated by AO. This suggests that Canadian medical/healthcare biotechnology companies that were highly market-oriented were also highly alliance-oriented, and highly alliance-oriented companies were top performing companies. This study outlines the apparent sequential relationship between market-oriented behavioural commitments, alliance-oriented activities, and business performance outcomes among Canadian biotechnology companies. Furthermore, it has business development and the commercialization process implications for biotechnology managers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations42
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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