Dynamic capability: The effect of digital leadership on fostering innovation capability based on market orientation
Notice bibliographique
Résumé
Industry 4.0 drives enterprises to transform their capabilities especially in innovation and their capabilities to adapt with dynamic market.The capabilities can be fostered when the leader is oriented towards digital technology and market orientation.The role of digital leadership has gained attention for studies to develop innovation and dynamic capabilities based on market orientation.Studies have been conducted on dynamic capabilities with focus on the strategy, management and economic literature including the understanding of its driving key to success.However, the study on the role of digital leadership on the development of dynamic capability based on innovation capability and market orientation has not been intensively discussed.It is argued that the development of dynamic capability and innovation capability is strongly driven from a combination of digital leadership and market orientation.Data in this study is taken from a survey conducted on 88 Indonesian telecommunication firms as a unit for analyses.The results show that digital leadership had a strong direct and indirect relationship with dynamic capability, however the strong path in developing capability is determined from the development of innovation capability that is driven from digital leadership based on market orientation.The finding reinforces the role of digital leadership as a critical influence on development of dynamic capability.Future studies are suggested to extend the research by exploring the research model to elaborate more on the impact of collaboration, leveraging a larger sample size and better statistical tools.A longitudinal study on the companies that implement the transformation based on dynamic capabilities is also recommended for future studies.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».