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Enregistrement W2565566430 · doi:10.1111/jpim.12362

Configurations of Innovations across Domains: An Organizational Ambidexterity View

2016· article· en· W2565566430 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Product Innovation Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAmbidexterityIndustrial organizationBusinessBalance (ability)Service (business)MarketingKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do firms balance explorative and exploitative innovation for superior firm performance? While most prior studies have approached this issue by focusing on technology‐related innovation, the role of balancing exploration and exploitation in other important organizational domains, i.e., marketing, and the interaction effect of ambidexterity across different domains have been overlooked. This study contributes to this line of research by investigating how firms simultaneously balance exploration and exploitation across two critical domains, namely technology innovation and market innovation. The study distinguishes four types of configurations: market leveraging (technology exploration and market exploitation), technology leveraging (technology exploitation and market exploration), pure exploitation (technology exploitation and market exploitation), and pure exploration (technology exploration and market exploration). From an organizational ambidexterity perspective, the current work investigates whether and how these different combinations exert distinctive effects on firm performance. Specifically, the article posits that (a) technology exploration and market exploitation complement each other, and (b) technology exploitation and market exploration also complement each other, such that both market leveraging and technology leveraging strategies have positive effects on firm performance. The article also maintains that such positive relationships are fully mediated by differentiation and low cost advantages. Conversely, it is argued that (c) technology exploration and market exploration conflict with each other, and (d) so do technology exploitation and market exploitation, such that both pure exploration and pure exploitation have negative effects on firm performance. Hypotheses were tested using survey data collected from 292 manufacturing and service firms in China. The results supported most of the hypotheses, except that pure exploration demonstrated no significant relationship with firm performance.

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.

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)0,002
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 enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,258 · 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