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Enregistrement W2528358288 · doi:10.1002/bse.1932

Green Product Innovation in Manufacturing Firms: A Sustainability‐Oriented Dynamic Capability Perspective

2016· article· en· W2528358288 sur OpenAlexafffund
Rosa Maria Dangelico, Devashish Pujari, Pierpaolo Pontrandolfo

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésControl reconfigurationSustainabilityDynamic capabilitiesResource (disambiguation)Perspective (graphical)Product (mathematics)Product innovationBusinessIndustrial organizationProcess managementKnowledge managementComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite environmental sustainability being identified as one of the key drivers of innovation, extant literature lacks a theoretically sound and empirically testable framework that can provide specific insights into green product innovation from a capability perspective. This study develops a theoretical framework from a sustainability‐oriented dynamic capability (SODC) perspective. We conceive SODCs as consisting of three underlying processes (external resource integration, internal resource integration, and resource building and reconfiguration) that influence the change/renewal of sustainability‐oriented ordinary capabilities (SOOCs) (green innovation capability and eco‐design capability). This study answers two key questions: which SODCs are needed to develop green innovation and eco‐design capabilities? Which of these capabilities lead to better market performance of green products? We test a structural model linking SODCs to market performance in 189 Italian manufacturing firms. First, we find that the nature of the SODC–performance link (direct or indirect) depends on the SODC type. Specifically, resource building and reconfiguration is the only SODC with a direct effect on market performance. Second, all three types of SODC affect the eco‐design capability, which mediates the link between SODCs and market performance. Third, we find that external resource integration is the only SODC affecting the green innovation capability, which mediates the link between external resource integration and market performance. Resource building and reconfiguration is the SODC with the overall (direct and indirect) highest impact on market performance. This study, among the first to consider capabilities for green product innovation under a dynamic capability perspective, provides implications for scholars, managers and policy makers. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd and ERP Environment

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations759
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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