Applying the resource-based view to alliance formation in specialized supply chains
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore drivers of alliance formation in a specialized supply chain from a manager’s perspective, focussing on firm-specific resources, resources embedded in inter-firm relationships and capabilities under the control of the focal firm. Design/methodology/approach This paper focusses on the resource-based view to obtain insights from the analysis of a manager survey conducted in Canada’s beef sector, applying a logistic regression approach to study alliance formation. Findings In identifying significant roles for resource richness and diversification of resource usage, the analysis highlights the importance of resource characteristics underlying factor market imperfections as drivers of alliance formation in a single primary input supply chain. The results suggest that resource heterogeneity is important for alliance formation and organizational success in specialized supply chains. Research limitations/implications If previous alliance-related experience of managers, controlled for in the underlying cross-sectional survey, serves as an approximation for persistent unobservables impacting the alliance formation decision, we may face spurious state-dependence. Practical implications Managers interested in building compatible alliances in specialized single primary input supply chains may benefit from an improved understanding of the differential role of resource characteristics and resource heterogeneity for alliance formation, as these can function as a source of competitive advantage. Originality/value The analysis provides new insights from an individual manager’s perspective on alliance formation drivers in a specialized agri-food supply chain, thereby solidifying extant findings on alliance formation obtained in other sectors. The study contributes to the understanding of the role of resources in alliance formation with regard to prior relationship experience, resource heterogeneity and thus causal ambiguity, thereby also contributing to the debate of the role of relational capabilities vs firm-internal resources for sustained competitive advantage.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».