Building knowledge: developing a knowledge‐based dynamic capabilities typology
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to synthesize existing knowledge‐based dynamic capabilities research into a single typology for managerial and academic use. Design/methodology/approach Based on the resource‐based and knowledge‐based views, this study conducts a theoretically grounded typology development exercise based on an extensive review of the existing dynamic capabilities literature. Findings The paper identifies seven frameworks presented in the literature that showed some consistency in underlying concepts but conflict in nomenclature and application. Identifying over 80 uses of knowledge‐based dynamic capabilities in the literature review, three complementary dimensions that are common amongst the frameworks are identified and integrated into a consistent typology of eight knowledge‐based dynamic capabilities to encompass the extant literature. Originality/value Addressing fragmentation in the knowledge‐based dynamic capabilities discourse, the paper advances the concept of knowledge‐based dynamic capabilities by organizing the existing literature and frameworks into a comprehensive and consistent typology. Moreover, this integrative typology allows managers and researchers to identify those capabilities in use and the commonalities between them. Finally, the paper identifies a new knowledge‐based dynamic capability that has not yet been identified in any existing framework.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».