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Enregistrement W3097460991 · doi:10.1080/09537325.2020.1839043

Obtaining sustainable competitive advantage through collaborative dual innovation: empirical analysis based on mature enterprises in eastern China

2020· article· en· W3097460991 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

RevueTechnology Analysis and Strategic Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesPhilosophy and Social Science Foundation of Hunan ProvinceNanjing University of Aeronautics and AstronauticsCollege of Humanities and Social Sciences, United Arab Emirates UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCompetitive advantageDual (grammatical number)BusinessIndustrial organizationMediationChinaMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an increasingly competitive market environment, dual innovation which include exploitative innovation and exploratory innovation has become a magic weapon for enterprises to improve performance. This study identifies the mechanism of how collaborative dual innovation influence sustainable competitive advantage, and tests its intermediary role in innovation performance. Using the survey data of 256 mature enterprises in China, this study finds that collaborative dual innovation positively affects the sustainable competitive advantage of mature enterprises through partial mediation of innovation performance. In addition, it shows that the two dimensions of collaborative dual innovation, dual innovation balance (DIB) and dual innovation complementation (DIC), have different impact mechanisms and paths on enterprises’ competitive advantage. While DIB has a direct effect on the competitive advantage, DIC strongly affects the competitive advantage both directly and indirectly through the mediating effect of innovation performance. This study sheds new insight of the interaction between dual innovation and sustainable competitive advantage, and provides a guidance to enterprises how carry out dual innovation effectively to maintain sustainable competitive advantages.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,032
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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