Examining the Influence of Operational Intellectual Capital on Capabilities and Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Managers have long been challenged by an abundance of internal and external demands and uncertainties in their operating environments. Anecdotal evidence and a growing number of research studies have advocated process flexibility and product innovation as organization-level operating capabilities critical for responding to such demands and uncertainties, and have highlighted the need for more efficient and effective management of the firm's knowledge-based resources. Leveraging arguments from the resource-based and knowledge-based views of the firm, we introduce a second-order latent construct called operational intellectual capital, which represents the organization's operating know-how embedded in a system of complementary (i.e., covarying) knowledge-based resources. We argue that operational intellectual capital influences organization-level operating capabilities such as process flexibility and product innovation, which, in turn, influence business performance. We empirically examine these relationships using structural equation modeling on a cross-section of U.S. manufacturing survey data. Statistical results from the estimation of a coalignment model and comparisons with several other models support our operational intellectual capacity conceptualization and its impact on operating capabilities and business performance, respectively. Our research thus suggests the importance of possessing and leveraging a system of complementary knowledge-based operating resources, and addresses the need for the reformulation of operations strategy theory in terms of the emergent knowledge-based view of the firm.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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