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Enregistrement W3121448720

Knowledge Management and Innovation Strategy: The Challenge for Latecomers in Emerging Economies

2008· article· en· W3121448720 sur OpenAlexaff
Jiatao Li, Rajiv Krishnan Kozhikode

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmerging marketsMultinational corporationBusinessIndustrial organizationComplementary assetsAbsorptive capacityDynamic capabilitiesResource (disambiguation)ImitationCompetence (human resources)Core competencyMarketingCommerceEconomicsManagementComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The success of latecomer firms from the emerging economies challenges the conventional wisdom on entry timing and resource-based competence. Building on research on institutions in emerging economies and the resource-based perspective in strategic management, we propose a model to explain how resource poor latecomer firms in emerging economies catch up with the multinational incumbents. We classify latecomers based on their strategic learning intent as either emulators or blind imitators. The strategic learning intent depends on a firm’s complementary assets and its absorptive capacity. Firms that choose emulation develop flexible routines, while firms that choose blind imitation end up with rigid routines. Over time, when there is a need for resource renewal, firms that have flexible routines are better positioned to respond. We take the Chinese mobile phone industry as an exemplar to illustrate the core issues in latecomer catching up of emerging economy firms.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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