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Enregistrement W3090568911 · doi:10.1108/ijebr-05-2020-0273

Coopetition and sales performance: evidence from non-mainstream sporting clubs

2020· article· en· W3090568911 sur OpenAlexaff
James M. Crick, Dave Crick

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Entrepreneurial Behaviour & Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoopetitionCompetitor analysisMarketingBusinessHarmCommon-method varianceMultilevel modelTemptationCompetition (biology)MainstreamVariance (accounting)Industrial organizationEconomicsIncentiveMicroeconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Small sports clubs are the life-blood of particular communities, even though many are under-resourced and have difficulties in operating under an individualistic business model. Although coopetition (simultaneous cooperation and competition) has been recognised as a positive driver of performance, the complexities of this association remain under-researched. Consequently, grounded in resource-based theory and the relational view, the purpose of this current study is to examine the moderating roles of inter-firm conflict and competitive intensity in the coopetition–sales performance relationship. Design/methodology/approach After undertaking 25 field interviews, survey data were collected from 151 non-mainstream sporting clubs in New Zealand. This setting was ideal, since it hosts high-degrees of cooperativeness and competitiveness. After assessing the statistical data for all major robustness checks (including common method variance and endogeneity bias), the hypothesised and control paths were tested through a hierarchical regression analysis. Findings Coopetition had a positive relationship with sales performance, but inter-firm conflict yielded a negative interaction effect. Surprisingly, this link was positively moderated by competitive intensity. Practical implications Under-resourced entrepreneurs (like those in many small sports clubs) should consider cooperating with their competitors, as these strategies can assist them to improve their sales performance. However, they should be careful when engaging in such activities due to the considerable risk that rival firms could behave opportunistically, which might harm their performance. That being said, owner-managers are advantaged if they operate in sectors where there are lots of competitors because there is increased scope to collaborate with “complementary” and trustworthy rivals that can help them to achieve mutually-beneficial outcomes. Indeed, sporting governing bodies (including those that operate on a non-profit basis) should encourage their members to engage in coopetition due to these positive financial consequences. Originality/value This investigation contributes to the extant literature by evaluating the competitive forces affecting the link between coopetition and sales performance. Specifically, new evidence emerges on the circumstances where coopetition is (and is not) a performance-enhancing entrepreneurial strategy. Further, this investigation provides unique insights regarding coopetition among non-mainstream sporting clubs, adding new knowledge to the sports entrepreneurship literature. Moreover, by infusing resource-based theory with the relational view, stronger arguments feature how owner-managers can navigate the paradoxical forces that drive coopetition activities. This study ends with several practitioner implications, 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)0,002
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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