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Enregistrement W3082512586 · doi:10.1108/jbim-03-2020-0165

Unpacking the relationship between a coopetition-oriented mindset and coopetition-oriented behaviours

2020· article· en· W3082512586 sur OpenAlexaboutno aff
James M. Crick

Notice bibliographique

RevueJournal of Business and Industrial Marketing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoopetitionMindsetBusinessCompetitor analysisMarketingInternationalizationCommon-method varianceKnowledge managementComputer scienceGame theoryPsychologyMicroeconomicsEconomicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Earlier work has suggested that assumptions, values and beliefs about the importance of cooperating with competitors (a coopetition-oriented mindset) should manifest into behavioural forms of coopetition, such as resource and capability-sharing activities. Yet, limited research surrounds the complexities of this link. The purpose of this study is to unpack the relationship between a coopetition-oriented mindset and coopetition-oriented behaviours under the moderating roles of industry experience and degree of internationalization, guided by resource-based theory and the relational view. Design/methodology/approach The chosen empirical context was the Canadian wine industry because wine producers are often involved in coopetition strategies and have varying degrees of internationalisation. Preliminary interview data were collected from 18 managers to shape the operationalisations. Then survey data were collected from 195 Canadian wine producers. After checking the statistical data for all major assessments of reliability and validity (together with common method variance), the hypothesised and control paths were tested through hierarchical regression. Findings A coopetition-oriented mindset had a positive and significant association with coopetition-oriented behaviours. Surprisingly, this link was negatively moderated by industry experience. Additionally, degree of internationalisation yielded a positive moderation effect. These moderators highlight situations where a coopetition-oriented mindset is (and is not) likely to manifest into coopetition activities. Practical implications If firms aim to engage in behavioural forms of coopetition, they should manage assumptions, values and beliefs associated with the advantages of collaborating with their competitors. Industry experience can limit the extent to which business’ coopetition-oriented mindsets manifest into coopetition-oriented behaviours. This could be explained by decision makers possessing information that discourages them from working with certain (untrustworthy) rivals because of the potential harmful effects on their performance. Companies should use their industry experience to avoid working with rival entities that will create negative outcomes, such as tensions (e.g., conflict, power imbalances and opportunistic behaviours), lost intellectual property and diluted competitive advantages. Nonetheless, industry experience might signify that there are more risks than rewards linked with these business-to-business marketing strategies. Higher levels of internationalisation can help firms to recognise that coopetition-oriented behaviours may lead to performance-enhancing opportunities in their overseas markets. Originality/value This investigation contributes to the business-to-business marketing literature with new evidence on how organisations can foster a coopetition-oriented mindset to engage in coopetition strategies. The negative moderation effect from industry experience highlights that knowledge of competitors’ activities can limit the extent to which coopetition-oriented behaviours are implemented. Moreover, the positive interaction effect from degree of internationalisation extends the growing body of knowledge pertaining to coopetition in an international arena. Collectively, these results show that while a coopetition-oriented mindset is a critical driver of coopetition-oriented behaviours, there are certain contingencies that can strengthen or weaken this association. Finally, by integrating resource-based theory and the relational view, this paper could explore the different forms of coopetition, in terms of organisation-wide mindsets and firm-level behaviours. This paper concludes with some managerial recommendations, alongside a series of limitations and avenues for future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations70
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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