Exploring the Influence of Slack Resources and Absorptive Capacity on Strategic Flexibility Using the Miles and Snow Taxonomy: A Review and Future Research Agenda
Notice bibliographique
Résumé
Small business strategy making and development have not been the top priority of discussion in the small business and entrepreneurial literature. Strategy making in a general sense has been axiomatically viewed from a perspective of planning, whereby an unplanned strategy is deemed to be causative enough of the successes or failures of a firm’s strategy and performance outcomes. Simply, there is a lack of studies explicating the effects of slack resources and absorptive capacity (ACAP) on small business-level strategy transitions. The current research approaches small business strategy from a resource-based view of the firm (J. B. Barney, 1986; Feurer & Chaharbaghi, 1994; Robins & Wiersema, 1995) using the theoretical basis of strategic flexibility, which suggests that when business owners are flexible with internal resources (i.e., assets, human capital, information, knowledge, and technology), they are better able to create dynamic strategies that allow tactical changes in its environmental positions and adaptiveness (Matthyssens, Pauwels, & Vandenbempt, 2005; Srour, Baird, & Schoch, 2016; Zhou & Wu, 2010). This study provides three propositions for future research to confirm the impact of slack resources and ACAP on firm strategy flexibility in tumultuous business landscapes.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».