Explorative/Exploitative Business Model Change: The Antecedents of Responses to Ongoing Disruption
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurial disruptors entering established industries are the agents of Schumpeterian creative destruction. Although creative, they are nevertheless destructive for incumbents. Focused on business model disruptions, we develop a typology framework of heterogeneous incumbent adaptations to gaining momentum disruptive innovations, based on juxtaposing two strategic paths: i) the explorative adoption of disruptive business model, ii) the exploitative strengthening of an existing business model. Applying theories of managerial decision making, we derive and test hypotheses concerning situational and dispositional antecedents to managerial intentions to embrace each of the two adaptation strategies. Empirically, we study Canadian realtors at a time when a salient disruptive innovation was gaining momentum. Structural equation modeling results revealed that explorative business model change intentions were positively influenced by recognition of opportunity, perceived non-critical threat, and prior successful risk experience. On the other hand, exploitative intentions were negatively associated with perception of critical threat and tenure within the industry, and positively associated with prior successful risk experience. We contribute to the growing literature on business model disruptions by collecting prior research into one definable framework of incumbent responses, and by developing and testing replicable hypotheses of influences on incumbent strategic responses in a dynamic setting.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».