Evaluating the linkages between technological strategies and competitive strategies of business units in different technological environments : a U.S./Canada contrast.
Notice bibliographique
Résumé
The links between technological and competitive strategies of business units (BUs) trying to achieve a competitive edge in the market have recently drawn a considerable amount of attention. Current research recognizes the strategic nature of technology itself and suggests that business managers have to understand their technological environments before they can gain any substantial competitive advantage. This study provides a structural framework for empirical research into the relationship between a business unit's technological strategy and its competitive strategy, in the context of its technological environment. Using the Profit Impact of Market Strategy (PIMS) Data Base, a sample of 3,336 business units in the U.S. and Canada are cross-classified into stable, fertile and turbulent technological environments and by the three stages (growth, mature and decline) of their product life-cycle. Analysis of variance is applied to a set of variables in an exploratory attempt to determine response patterns of five Technological Strategy variables (dependent variables) in each of six Strategic Configurations (independent variables). The research attempts to examine the links that emerge between Technological Strategy and Competitive Strategy variables, in the context of BUs' technological environment and stage of product life-cycle. The sample is divided into U.S. and Canadian business units to explore any significant differences in competitive positioning between the two countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».