Exploiting Synergies to Leverage Operational Performance and Efficiency with Collaborative Business Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Resource and knowledge recombination activities of manufacturers, suppliers, and service providers have evolved with the advent of globalization and increased market complexities. Such changes in resource and knowledge recombination activities have enabled and advanced the relevance of well-forged and properly implemented collaborative partnerships. Collaborative partnerships are credible alternatives in the provision of goods and services. The participants in this multiple case study design were 12 senior business managers from three oil, gas, and energy companies in a metropolitan area in a western province of Canada. Participants revealed the strategies they used to forge profitable collaborative business partnerships. The resource-based view (RBV) and the relational view (RV) constituted the conceptual framework of this study. Data were collected were using semistructured face-to-face interviews and analysis of organization documents. Member checking preceded the final data analysis process. The modified van Kaam method served to manage the emerged themes. Themes that emerged from data analysis included planning, organizing, and managing work; decision-making; leadership; people, relationship management; and managing complexities. The findings of this study may contribute to social change through the interdependencies that collaborative partnerships promote and encourage among employees of the collaborating organizations. Collaborative partnership interdependencies create the opportunities and conducive environments that might enable people from different cultures, and with different and inimitable capabilities, skills, and resources to cohabit peacefully and to work together productively.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».