Assimilation Patterns in the Use of Advanced Manufacturing Technologies in SMEs: Exploring their Effects on Product Innovation Performance
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Notice bibliographique
Résumé
Manufacturing small and medium-sized enterprises (SMEs) are more and more adopting advanced manufacturing technologies (AMT) aimed at fostering product innovation process, improving product quality, streamlining the production process, and gaining productivity. In this study, we analyze the relationship between AMT proficiency levels in manufacturing SMEs and product innovation performance. Using data from 616 manufacturing SMEs, and considering a wide range of various AMT (20 different types of AMT grouped into 5 categories), we derived three AMT assimilation patterns through a cluster analysis procedure combining hierarchical and non-hierarchical clustering algorithms. The analysis of the relationship between AMT assimilation patterns and product innovation performance shows a rather unexpected picture: in spite of the existence of clearly distinct patterns of AMT assimilation, we find no significant relationship between any pattern and product innovation performance. Instead, we find the organizational and environmental context of SMEs to be more determinant for product innovation performance than any of the AMT assimilation patterns. From a practical point of view, this study indicates that manufacturing SMEs managers interested in fostering their innovation capabilities through AMT assimilation need to be aware of the contingency effects of their organizational size, age, and sector of activity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle