Strategy making, novelty and analogical reasoning — commentary on Gavetti, Levinthal, and Rivkin (2005)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This commentary responds to and builds upon a recent article about the role of analogical reasoning in strategy making (Gavetti, Levinthal, and Rivkin, 2005). Based on conceptual and formal analysis, the authors state that in complex and novel contexts, analogical reasoning may be superior to two established models: rational choice and local incremental search. I show that given an alternative conceptualization of the strategy‐making context and main models, analogical reasoning is not necessarily superior. Furthermore, in novel and complex contexts, this model and other approaches such as mental experimentation can play a larger role, particularly in inventing effective strategies. I further extend the analysis by considering some boundary conditions in which analogical reasoning and its alternatives best apply, exploring the idea that blending and adapting several search strategies may be more effective than using only one method, such as analogical reasoning, and advancing new directions for empirical research. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,012 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».