Extended dependency network diagrams: adding a strategic dimension
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Organizations increasingly form or join collaborations to gain access to resources paramount for achieving a sustained competitive advantage. This paper aims to propose an extension to the established dependency network diagram (DND) technique to better facilitate analysis, design and, ultimately, strategic management of such collaborations. Design/methodology/approach Based on the resource dependence theory, the constructs of power and secondary dependency are operationalized and integrated into the original DND technique. New rules and an updated algorithm for how to construct extended DNDs are provided. Findings The value of the proposed extension of the DND technique is illustrated by analysis of an application hosting collaboration case study from the Australian financial service industry. Research limitations/implications This study provides preliminary evidence for strategically managing resource collaborations. Future research could further test empirically the usefulness of the proposed extension of the DND technique and how much it contributes to better understanding resource collaborations. Practical implications The proposed extension of the DND technique enables managers to perform a broader analysis of dependencies among participants in a collaboration, helping them to more accurately comprehend the relationships between the entities in their collaborative environment and, thus, being in a better position of strategically managing resource dependencies. Originality/value The proposed extension of the DND technique makes a central contribution to the extant literature by adding a strategic dimension to a visualization technique used to represent collaborative environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».