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Enregistrement W2758432083

Impacts of internal market orientation (IMO) on innovation, autonomy and performance within small and medium-sized enterprises (SMEs) in service industry in Canada

2025· dissertation· W2758432083 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessMarket orientationAutonomyIndustrial organizationService (business)Service-orientationTertiary sector of the economyMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The service sector is where services as intangible goods are provided to customers and it is comprised of different service industries such as warehousing, transportation, information, securities, investment, health care and social assistance, arts, entertainment, waste management, and all the other professional, technical and scientific services (Grossman, 2012). This sector is one of the main economic drivers of OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) member countries. In particular, Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs) operating in this sector stimulate innovation and provide employment opportunities. The high rate of business failures of SMEs, however, can be the consequence of the innovation management challenges. While recent studies suggest that Internal Market Orientation (IMO) is one of the solutions to overcome this challenge, few studies are found in the relevant literature. Consequently, this dissertation aims to fill this gap and to contribute to the scarce theoretical and empirical evidence on the relationships among IMO, innovation, autonomy and performance. This study seeks to evaluate the influence of innovation intensity and IMO on the financial and customer-related performance of businesses. The study also seeks to evaluate the mediating effect of autonomy on the association between IMO and innovation. This study has a cross-sectional, quantitative design. The business practices sampled in this study are from Small and Medium-Sized Enterprises that were operating in the Canadian service sector. This study used survey questionnaires from 99 SMEs to collect data. Later, structural equation modelling was applied to test the conceptual modelling of this study. The major findings of this study reveal that higher IMO enhances the innovative ability of organisations. Moreover, mediated by innovation, IMO affects financial and customer performance of business, however, the direct effect of IMO on performance is not substantiated. Another result of this study is related to autonomy. Results of this study show that, unlike the previous studies, autonomy did not affect innovation. Furthermore, this study result suggests that IMO and autonomy are not significantly correlated. The IMO-innovation relationship moderated by autonomy hypothesis was also rejected. In the end, the study provides support that SMEs need to continue developing innovation because it has a direct positive effect on their performance and it mediates the effects of IMO on organisational 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,220 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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