Growing and aging of entrepreneurial firms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore whether job rotation strategies and joint reward systems are equally effective in encouraging cross-functional collaboration (CFC) under all organizational contexts, ranging from young and small firms to mature and large ones. Design/methodology/approach To ensure a wide applicability of findings in this study, the research model and hypotheses were tested with a sample of 232 Canadian firms active in a variety of industrial sectors. A survey instrument that comprised all the questionnaire items corresponding to the examined constructs is the foundation of the data used in this contribution. Findings This study shows that job rotation and joint rewards are strong and positive drivers of interdepartmental collaboration, which subsequently enhance firm performance. However, this illustration must be considered in the context of the firm shaped by its size and age because these two variables strongly and negatively moderate the relationships between CFC and its two antecedents. Research limitations/implications The study was limited to Canadian firms only. The manufacturing sector was not differentiated into subsectors, such as technology. Future studies could compare subsectors of manufacturing to see if there is any correlation between types of industries, age, and size. Originality/value Not all firms will be able to take advantage of the widely accepted values of job rotation and joint reward systems in generating CFC. Firms, to an extent, appear to be confronted with the liability of aging but not with the liability of smallness.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».