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Enregistrement W2137178917 · doi:10.1287/mnsc.1120.1605

The Evolving Impact of Combinatorial Opportunities and Exhaustion on Innovation by Business Groups as Market Development Increases: The Case of Taiwan

2012· article· en· W2137178917 sur OpenAlexaff
Ishtiaq Pasha Mahmood, Chi‐Nien Chung, Will Mitchell

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgument (complex analysis)Industrial organizationBusinessCorporate groupMarket sizeMarketingSet (abstract data type)Key (lock)Group (periodic table)Variation (astronomy)MicroeconomicsEconomicsCommerceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Business groups are key sources of innovation in emerging market economies, but we understand little about why innovativeness differs across groups and over time. Variation in the density of intragroup buyer–supplier ties, which are common structural linkages among group affiliates, can help explain both cross-sectional and temporal heterogeneity of group innovativeness. We argue that greater buyer–supplier density within a group initially creates combinatorial opportunities that contribute to group innovativeness but ultimately generates combinatorial exhaustion that constrains innovation. Combinatorial exhaustion will set in at lower levels of density as the market environment becomes more developed because the opportunity costs of local search increase. The research introduces a dynamic argument to studies of business-group innovation. This paper was accepted by Bruno Cassiman, business strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2012
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Résumé présentoui

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