History and the micro‐foundations of dynamic capabilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary The capacity to manage history is an important but undertheorized component of dynamic capabilities. We argue that the capacity to manage the interpretation of the past, in the present for the future, is a critical ability that informs a firm's ability to successfully enact changes needed to adapt to disruptive technology. We identify and elaborate three specific cognitive interpretations of history—history as objective fact, history as interpretive rhetoric, and history as imaginative future‐perfect thinking—and demonstrate how these different views of history can be mobilized by managers to sense, seize, and reconfigure around opportunities made available by understanding the invisible thread of technology. Managerial Summary History is typically understood to be a constraint on a manager's ability to effect change. A firm's past is assumed to create inertia in routines and structures that compromise a firm's ability to change. We show how acquiring a broader understanding of the role of history can improve a manager's ability to enact organizational change. Studying the evolution of technology over time and across products allows managers to sense opportunities created by technological change. Using different narrations of the past as continuous or disruptive can improve a manager's ability to motivate or resist change. Using the past to construct convincing scenarios of the future, managers can enroll key stakeholders in the industry to support a strategic direction that advances the firm's strategic goals.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».