Path Dependence of Dynamic Information Technology Capability: An Empirical Investigation
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.
Notice bibliographique
Résumé
Organizations seek to differentiate themselves in the marketplace by deploying information technology (IT) to develop dynamic IT capabilities and resist competitors’ attempts to imitate or improve these capabilities. While this strategy has been justified on the grounds that dynamic IT capabilities are durably heterogeneous, there does not seem to be empirical evidence supporting or refuting this assumption. This study empirically validates the assumption of durable heterogeneity of dynamic organizational IT capability (ITC) due to path dependence. We capture ITC heterogeneity by introducing a framework in which firms try to achieve ITC leadership in their industry and we propose that durable ITC heterogeneity can be attributed to path dependence, and, hence, it can be tested using Heckman’s true state dependence of ITC leadership status. Using random and fixed effect dynamic logit models, we investigate true state dependence of ITC leadership on a sample of large US firms. Results, which are robust to alternative sample, dependent, and control variable specifications, show that achieving ITC leadership is a true state-dependent process suggesting durable heterogeneity of ITC due to path dependence. The study contributes to the dynamic capabilities literature and has important managerial implications. The proposed framework for conceptualizing durable resource heterogeneity due to path dependence is general and versatile thus providing a foundation for future research on dynamic capabilities. The findings provide empirical evidence to confirm that ITC is durably heterogeneous and should be managed as a potential source of competitive advantage.
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 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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle