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Enregistrement W3121271331 · doi:10.1287/isre.2014.0555

Market Positioning by IT Service Vendors Through Imitation

2015· article· en· W3121271331 sur OpenAlex
Karen Ruckman, Nilesh Saraf, V. Sambamurthy

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 · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImitationService (business)ReferentSample (material)MarketingBusinessPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information technology (IT) services vendors operate in a highly competitive but also institutional environment that render their service-line offerings mutually observable. This suggests that imitation of rivals’ decisions can be an efficient means for IT vendors when reconfiguring their service-line offerings. To explore how such imitation unfolds in this sector, we estimate a series of logistic regression models of 116 IT vendors’ service-line choices over three time periods. First, from the strategic imitation literature we identify the key imitation “referents,” which is a group of firms or a single firm with specific traits, and we test the relative influence of each referent. All of our analysis includes these referents as predictors of service-line choice. Next, we tested more nuanced models using theoretically guided subsamples as follows. One, based on information systems (IS) literature, we consider the IT vendors as embedded in three distinct “institutional spheres,” each corresponding to a knowledge domain, namely, technical, functional, and vertical industry domains. We separately examine imitation in each subsample corresponding to the three types of service lines. Two, based on strategy literature, we consider that the influence of the imitation referents differs when the choice under consideration is the addition of a new service line versus a withdrawal. Our results across all of these subsamples uncover a nuanced pattern of imitation that sometimes contrasts the full-sample results. The most prominent result is that although imitation is highly salient, the different imitation referents are not universally influential across all knowledge domains and between development versus withdrawal decisions. Specifically, the imitation of similar firms is widespread, whereas the imitation of largest firms or offering popular service-lines, which indicates bandwagon effects, are at play only selectively. This study contributes to the IS literature by laying a basis for a variety of research directions including resource spillovers and vicarious learning in IT sectors.

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)0,002
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 consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0010,014
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,206 · 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