Strategic Entrepreneurship’s Impact on Product Innovation Performance: An Analysis of ICT Firms
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to examine the driving effects of information technology (IT) capabilities on product innovation performance (PIP) by exploring the mediating role of strategic entrepreneurship (SE) in a firm level context. The new and exciting field of SE or the interface of entrepreneurship and strategic management research which aims to answer the question of how firms create value or wealth and sustain success in increasingly competitive and dynamic environments is the appropriate catalyst to explore this link. Data were collected from small to medium sized information communication technology (ICT) firms in Canada. Partial Least Squares (PLS) regression tested the hypotheses derived from the research model on 112 firms surveyed. The results of this study show that IT capabilities drive product innovation performance and thereby create value. Secondly, SE had a direct impact on PIP and SE partially mediates IT capabilities effect on product innovation performance in this research context. This study contributes to the IT business management and the strategic entrepreneurship literature by confirming the importance of IT capabilities on product innovation performance as well as confirming SE's impact on PIP and its role in mediating the relationship between IT capabilities and product innovation performance. This research informs ICT managers of the importance of balancing both strategic (advantage seeking) and entrepreneurial (opportunity seeking) activities. Keywords: IT capabilities; product innovation performance; strategic entrepreneurship; Canadian ICT firms
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».