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Enregistrement W2926733086 · doi:10.5430/jms.v10n3p1

The Role of Employee Behaviour and Organizational Structure in the Relationship Between Strategic Planning and Competitive Advantage of Large Manufacturing Firms in Kenya

2019· article· en· W2926733086 sur OpenAlexvenueno aff
Jackson K. Maingi, Zachary Bolo Awino, Peter K’Obonyo, Ganesh P. Pokhariyal

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive advantageContingency theoryIndustrial organizationBusinessStrategic planningMarketingStrategic human resource planningStrategic managementOrganizational performanceKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several studies have been carried out in the past to find out how strategic planning and competitive advantage are connected and the causes of differences in competitive advantage among firms. Scholars have argued that competitive advantage can emanate from either internal or external sources and is usually in several forms which include; valuable resources, the position held within the industry, position within the marketplace, operating at lower costs than rival firms, differentiation, capabilities and dynamic capabilities. This study sought to advance knowledge and was based on the premise that strategic planning influences competitive advantage both directly and also indirectly by way of the mediating influence of employee behaviour and the moderating effect of organizational structure. The study was underpinned by the competitive advantage typology/theory, the resource-based theory, dynamic capabilities theory, goal-setting theory and contingency theory. The study used a positivist research paradigm and a cross-sectional survey design. Data collected from 122 large manufacturing firms was analyzed using both descriptive and inferential statistics. Hypotheses were tested using both simple and multivariate regression analysis as well as hierarchical analysis for mediating and moderating effects. The findings indicate that overall strategic planning has a statistically significant influence on competitive advantage and that employee behaviour completely mediates the relationship between strategic planning and competitive advantage while organizational structure has a partial moderating effect between strategic planning and competitive advantage. In addition, the joint influence of employee behaviour and organizational structure is different from the influence of individual variables on the relationship between strategic planning and competitive advantage. The outcomes from this research lend support to previous enquiries and support all the theories used to underpin the study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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