Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to trace the emergence of knowledge-centric innovative enterprises that function in a disaggregated and dispersed form and further contemplate the economic and managerial rationale behind this strategy. A constant challenge to large organizations as well as those pursuing the intent to grow bigger is how to sustain the innovative dynamism. Design/methodology/approach – The authors review the evolution of disaggregated and dispersed enterprises and discuss the changing cost structures for transactions, integration and coordination in the global knowledge economy. They elaborate the benefits of scale reduction and dispersed operations with examples. Findings – Their review of the extant practices suggests that managers are finding value in disaggregating the firm operations. Disaggregation enhances the firm agility and responsiveness and helps the firm exploit the fleeting opportunities without incurring the opportunity cost or risking high investment. Practical implications – Corporations need to become nimble, and their structure should be networked and permeable with significant industry actors. Integration would be imprudent if there is huge sunk cost due to uncertainty in business. Scale reduction and disaggregation, and operating in a dispersed mode – like a shoaling form – would help the companies exploit the fleeting opportunities without incurring the opportunity cost and risking high investment. Originality/value – In addition to reviewing the rise of disaggregated enterprises, we explore the economic and managerial rationale of the disaggregation strategy, and discuss the learning and innovation, investment and cost-related advantages that stem from the disaggregated form of organization.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».