On the relationship between supplier integration and time‐to‐market
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent operations management and innovation management research emphasizes the importance of supplier integration. However, the empirical results as to the relationship between supplier integration and time‐to‐market are ambivalent. To understand this important relationship, we incorporate two major recent developments. First, the literature has started to redefine supplier integration into two dimensions, supplier product integration and supplier process integration. Second, recent research has begun to examine spillover effects that extend beyond the direct costs and benefits of the supplier contract. Using survey data of 116 firms in the industrials, health care, and information technology industries, the results confirm our hypotheses and show that supplier product integration decelerates time‐to‐market while supplier process integration accelerates time‐to‐market. The results also show a positive relationship between supplier integration and the adoption of external technologies, which either decelerates or accelerates time‐to‐market depending on the level of internal exploration activities. Our research, thus, helps to open the ‘black‐box’ of the relationship between supplier integration and time‐to‐market, and provides a theoretically grounded explanation to the apparent contradictory results in prior research about the influence of supplier integration on time‐to‐market. In addition, we contribute to research on spillover effects by emphasizing that information technology adoption and assimilation is an important spillover effect of supplier integration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».