An Empirical Examination of Competitive Capability’s Contribution toward Firm Performance: Moderating Role of Perceived Environmental Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
In the world of competition, manufacturing and service companies are trying to enhance their competitive capabilities in order to be able to give more value to their customers and gain prominent positions in competition with other companies. Every company tries to concentrate on its one or more capabilities in competition in order to turn them into a clear competitive advantage that improves the firm performance. In fact, it is necessary for the firms being active in market and being consistent with competitive requirements to gain and maintain a competitive advantage. This study investigates the effect of competitive capability on firm performance under environmental uncertainty conditions. The findings show that competitive capability has direct positive effect on customer satisfaction, financial performance, and market performance. In other words, enhancing these capabilities leads to improving customer satisfaction and increases market and financial performance. Investigation of the effects of different aspects of competitive capabilities on different performance aspects show that the capability of cost leadership positively affects financial performance and market performance but, has no effect on customer satisfaction. Also, the capability of differentiation has direct positive effect on customer satisfaction but affects financial performance and market performance negatively. Additionally, the examination of the moderating effect of perceived environmental uncertainty on the relationship between competitive capability and firm performance shows that in different environmental conditions, the effects of cost leadership capability on customer satisfaction, differentiation capability on financial performance, and differentiation capability on market performance are moderated. On the other word, managerial decisions in these areas are affected by environmental conditions involved in processes of material supply, production, and market demand.
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 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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».