Value capture theory: A strategic management review
Notice bibliographique
Résumé
Research summary : This article provides the first review of a growing line of scholarly work in strategy that we refer to as “value capture theory.” The common thread in this work is its use of cooperative game theory as a general, mathematical foundation upon which to build a deep understanding of firm performance in market settings. Our review: (1) describes the primary elements of the theory; (2) highlights important blindspots that it resolves with respect to existing theoretical approaches; (3) calls attention to several of its novel insights; and (4) summarizes a myriad of applications and empirical studies that have appeared in recent years using value capture theory . Managerial summary : Traditionally, theoretical claims in strategic management have been supported by informal, qualitative reasoning. Recently, however, a new line of theoretical work based upon mathematical methods, known as “value capture theory,” has been gaining in popularity. This article reviews the recent advances in this line with a particular emphasis upon a number of its important insights, several of which challenge longstanding propositions from the traditional line. For managers, the formal nature of value capture theory is well‐aligned with data‐driven analyses of strategic situations . Copyright © 2016 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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».