Contributory role of dynamic capabilities in the relationship between organizational learning and innovation performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The direct impact of organizational learning (OL) on organizational performance has been studied over the past two decades. However, how OL contributes to organizational innovation still remains under-researched. Based on the knowledge-based view of the firm and dynamic capability theory, we developed a theoretical framework in order to empirically examine how OL offers organizations the essential tools for creating dynamic capabilities (DCs), which pave the way for innovation performance (IP). Design/methodology/approach The authors apply a time-lagged, multisource and survey-based research designed to test the proposed model in the pharmaceutical industry where knowledge is a source of innovation. The data collected from companies operating in such an industry were analyzed by utilizing hierarchical regression analysis to explore how OL could lead to IP through DC. Findings The results indicated that OL is positively, significantly associated with DCs, as well as its dimensions of learning, integrating and reconfiguring capabilities. The findings showed that these capabilities are significant predictors of innovation performance. In addition, the findings revealed that innovation culture significantly moderates the relationship between DCs and innovation performance. Originality/value By dedicating more time and resources, managers can reinforce dynamic capabilities as a strategic tool to generate new knowledge and distribute it across the organization, which can go a long way toward boosting innovation performance in the pharmaceutical industry. This study offers researchers and practitioners invaluable insights into how effective OL can enhance firm-level innovation performance through dynamic capabilities.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».