Strategic Alliance Success Factors: A Literature Review on Alliance Lifecycle
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.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. The research aims to investigate how firms can achieve alliance success. In global markets, the alliance failure rate is very high. This study will try to understand why, facing with such a high failure rate, more and more firms decide to enter or form strategic alliances. It appears necessary to identify key factors and show how firms can successfully manage them in each phase of alliance lifecycle.Methodology. For this study, a qualitative approach was adopted, in order to explore and understand the research problem. The issues of alliance success factors is investigated through the analysis of the existing literature, focusing in particular on the last two decades.Findings. By reviewing several theoretical perspectives, we identified alliance success factors and showed what kind of relevance they have in each phase of alliance lifecycle. It was found that strategic alliances develop through three phases. Alliance success lies on successful management of key factors, involved in each phase.Research Limits. Research deals with the issues of alliance success factors at the level of a single alliance and not at the level of an alliance portfolio. Further research should extend the analysis perspective.Managerial Implications. Firms involved in a strategic alliance should consider several critical aspects. For the entire alliance lifecycle, they have to look for a high degree of fit with their own partners. Another important aspect is related to the risk of opportunistic behavior, which could be reduced through the choice of an appropriate governance form and the development of social capital.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle