Capability antecedents and performance outcomes of servitization
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to theoretically articulate and empirically test an integrated model of capability antecedents and performance outcomes of servitization strategies. The authors characterize servitization strategies based on the offering of two types of services: basic services (BAS) and advanced services (ADS). Design/methodology/approach Hypotheses are tested based on statistical analyses of a large survey of manufacturers from different countries and sectors. Findings The authors find that manufacturing capabilities associate with the provision of BAS, while service capabilities associate with both BAS and ADS; BAS do not impact financial performance, but support the offering of ADS; there seem to be naturally occurring servitization trajectories involving the gradual development of balanced levels of BAS and ADS and adequate levels of manufacturing and service capabilities. Research limitations/implications The findings on servitization trajectories are based on the observation of manufacturing business units at different stages of servitization (cross-sectional data). Practical implications Manufacturers wishing to servitize should distinguish between BAS and ADS and deploy a balanced adoption of BAS and ADS, using BAS as a platform. This should be accompanied with the building of appropriate capabilities. Originality/value This is one of the first studies to show an explicit link between different servitization strategies, capabilities, and servitization maturity. It provides new insights into the servitization paradox and servitization trajectories.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».