Unpacking the black box
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Drawing largely upon resource orchestration theory, this study aims to contribute to the intellectual capital (IC) literature by testing a model where intrapreneurship mobilizes resources to trigger firm performance. More specifically, this study investigates how intrapreneurship mediates the relationship between IC and financial performance. Design/methodology/approach Data was collected using a structured questionnaire administered to a target sample of publicly-listed Iranian companies across a variety of sectors. Archival data supplemented the survey findings to capture financial performance. A structural equation modelling (SEM) approach, using LISREL, was used to assess the measurement and structural models. Findings The results supported the hypothesized associations among IC, intrapreneurship, and financial performance. Furthermore, the findings provided some evidence that IC is indirectly related to financial performance through the mediating role of intrapreneurship. Research limitations/implications The focus on Iranian publicly listed companies limits the generalizability of results. Practical implications Managers need to align the company's strategic resources with other competencies such as intrapreneurial initiatives. The synthesis of knowledge resources and intrapreneurship can help organization to better organize, synchronize and support – i.e. “orchestrate” – their human and structural capital, improving the firm's social and innovation capital and eventually enhancing overall performance. Originality/value To our knowledge, this is the first study ever to explore the mediating role of intrapreneurship in the relationship between IC and financial performance from the resource orchestration lens.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,033 |
| Communication savante | 0,010 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».