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Enregistrement W2889306889 · doi:10.1111/jpim.12473

The Dark Side of Team Social Cohesion in NPD Team Boundary Spanning

2018· article· en· W2889306889 sur OpenAlexaff
Pilar Carbonell, Ana Isabel Rodríguez Escudero

Notice bibliographique

RevueJournal of Product Innovation Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de España
Mots-clésBoundary spanningCohesion (chemistry)Competitive advantageTeam compositionGroup cohesivenessBusinessBoundary (topology)Knowledge managementMarketingPsychologyComputer scienceSocial psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although team boundary spanning is conducive to achieving new product (NP) competitive advantage, these actions may not always deliver the expected performance. The current study makes an initial attempt to examine factors that undermine team boundary spanning positive effects on NP competitive advantage by proposing and testing a negative moderating effect of team social cohesion on the relationship between team boundary spanning and NP competitive advantage. Furthermore, the current study expects team social cohesion to have a stronger negative moderating effect on the relationship between team boundary spanning and NP competitive advantage when external task interdependence and project newness are high than when they are low. Data for this study come from 140 NPD projects developed and commercialized by Spanish manufacturing firms in high‐ and medium‐high‐technology sectors. The study’s results reveal a positive effect of team boundary spanning on NP competitive advantage. Furthermore, high levels of team social cohesion are shown to reduce the positive effect of team boundary spanning on NP competitive advantage. Finally, we found that project newness and external task interdependence accentuate the negative moderating effect of team social cohesion on the relationship between team boundary spanning and NP competitive advantage. The current study makes several contributions to the literature. First, findings from this study give us new insights into the significance of team boundary spanning to the success of NPs by revealing that boundary‐spanning activities are beneficial to achieving NP competitive advantage. Second, the study departs from existing research in that it exposes a dark side of team social cohesion for NPD teams engaged in boundary spanning activities. Last, the study expands extant research by proposing and demonstrating that project newness and external task interdependence bring about situations in which external groups present a threat to the collective identity of socially cohesive groups.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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