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Enregistrement W3092061312 · doi:10.1287/isre.2020.0950

Configurations for Achieving Organizational Ambidexterity with Digitization

2020· article· en· W3092061312 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInformation Systems Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbidexterityDigitizationCompetitive advantageIndustrial organizationBusinessBalance (ability)Flexibility (engineering)Organizational structureKnowledge managementMarketingEconomicsComputer scienceTelecommunicationsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organizational ambidexterity refers to the capability of businesses to balance the pursuit of radical innovation simultaneously with incremental innovation. It echoes the popular notion that to thrive well in a competitive economy, businesses need to balance their exploration of new markets and products with exploitation or balance operational efficiency with flexibility. Digital technologies have become central to enabling organizational ambidexterity. The analysis reveals how the three dimensions of digitization efforts—IT implementation spending, IT training, and actual IT usage—should be combined with specific internal and external factors to develop greater ambidexterity. Two of these complementary factors are either a centralized organizational structure or a strong supplier and partner network—the first a likely channel for cross-organizational knowledge transfer and the second for interfirm knowledge transfers. However, determining which combinations are useful also depends on the size of the business and competitiveness of markets. Large businesses, or those in more competitive sectors, derive a slightly greater advantage from digitization than small firms or those in less competitive sectors. These findings are useful for policy makers tasked with subsidy allocation to industry sectors and managers when allocating investment spending for digitization.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,209 · 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