The effect of technology on learning during the acquisition and development of competencies in technology‐intensive small firms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to consider whether the characteristics of a technology affect the type of learning mode used for acquiring abilities related to specific competencies. While technological competencies have a direct impact on firm performance for technology‐intensive start‐ups, few if any of these firms posses all the prerequisite competencies required for a given technology‐product‐market paradigm as the firm enters or remains over time in that market. Consequently, high tech entrepreneurial firms must learn, acquire and develop competencies initially and in response to the changing requirements of industry standard products. Design/methodology/approach The paper includes a study of all 35 high‐tech start‐ups in the semiconductor silicon industry using primary and secondary source data. Findings The characteristics of a technology affect which of ten different learning methods are chosen by a firm to acquire a competence. The study finds that risk, uncertainty, status, pervasiveness, observability, disruptiveness, and centrality are technological characteristics that influence the learning modes that are selected by a firm. Originality/value This is the first study to focus on the impact of technological characteristics on learning methods used. Practical and theoretical value in determining under what technological circumstances a learning method should be used to acquire and develop skills with a new technology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».