The simultaneous identification of strategic/performance groups and underlying dimensions for assessing an industry's competitive structure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to integrate aspects of the literature on strategic and performance groups and explicitly derive strategic/performance groups which exhibit differences with respect to both strategy and performance, as well as display associations and potential interrelationships between the two sets of variables. Design/methodology/approach A two‐way clusterwise bilinear spatial model was formulated (e.g. a scalar products or vector multidimensional scaling model (MDS)) for the analysis of two‐way strategic and performance data which simultaneously performs MDS and cluster analysis. An efficient alternating least‐squares procedure was devised that estimates conditionally globally optimum estimates of the model parameters within each iterate in analytic, closed‐form expressions. Findings This bilinear MDS methodology was deployed in the context of strategic/performance group estimation using archival data for public banks in the NY‐NJ‐PA tri‐state area. For this illustration, four strategic/performance groups and two underlying dimensions were found. Practical implications Consideration of both strategy and performance data should be employed in describing the heterogeneity amongst firms competing in the same industry. Originality/value The paper provides a new spatial methodology to derive strategic/performance groups in any given industry to more completely summarize intra‐industry heterogeneity.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle