INNOVATION COLLABORATIONS IN LOW-TO-MEDIUM TECH SMEs: THE ROLE OF THE FIRM’S INNOVATION ORIENTATION AND USE OF EXTERNAL INFORMATION
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study articulates and tests the direct and indirect relationships between the company’s innovation orientation (IO), its collection and dissemination (C&D) of external information among the organisational members, and the level of success of its innovation collaborations involving customers, suppliers, and research organisations. Our conceptual framework is developed based on an integration of the literatures on organisational capabilities, marketing, innovation, and management control. We empirically test these relationships on a sample of 117 small-to-medium enterprises (SME) operating in Low-to-Medium-Tech (LMT) manufacturing industries. Partial Least Squares (PLS) results reveal that the relationship between the firm’s IO and the success of its customer collaborations is partially mediated by the C&D of external information. We also find that the relationship between the firm’s IO and the success of supplier collaborations is direct, and that the C&D of external information has no effect on the success of such collaborations. Finally the relationship between IO, C&D of external information and the success of research organisation collaborations is found to be indirect. Overall, these findings suggest that developing successful innovation collaborations in LMT sectors requires that SME managers start by building an internal culture that promotes innovation, learning and openness to the external environment.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle