Analysis Effect of Resources and Dynamic Capabilities to Sustainable Competitive Advantages and It’s Implications to the Firms Performance
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research are to find out the effect : (1). resources on sustainable competitive advantages; (2). dynamic capability to continuous competitive advantage; (3). resources on company performance; (4). dynamic capability to company performance; (5). sustainable competitive advantage on company performance; (6). dynamic resources and capabilities on sustainable competitive advantages ; (7). dynamic resources and capabilities as well as the competitive advantage of sustainable. sample unit in this research using survey 69 companies which producing coffee in lampung, with interview to manager and director with total number of responden 345 respondents and all hypothesis accepted and positive effect to this research. the conclusion of this reserach are : (1). resources affect sustainable competitive advantage; (2). dynamic capabilities affect sustainable competitive advantage; (3). resources affect the firm's performance; (4). dynamic capability affects the firm's performance; (5). sustainable competitive advantage affects the company's performance; (6). resources and dynamic capabilities together affect sustainable competitive advantage; (7). resources, dynamic capabilities and sustainable competitive advantages jointly affect the company's performance the effect of resource, dynamic capability and sustainable competitive advantage simultaneously on company performance is positive and significant, with sustainable competitive advantage variables having the most dominant influence on firm performance. this shows that positively improving the effectiveness of resources, dynamic capabilities and sustainable competitive advantage will result in improved corporate performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».