Competition, Competitive Advantage, and Clusters: The Ideas of Michael Porter
Notice bibliographique
Résumé
Harvard professor, Michael Porter has been one of the most influential figures in strategic management research over the last three decades. He infused a rigorous theoretical framework of industrial organization economics with the then still embryonic field of strategic management and elevated it to its current status as an academic discipline. Porter's outstanding career is also characterized by its cross-disciplinary nature. Following his most important work on strategic management, he then made a leap to the policy side and dealt with a completely different set of analytical units. More recently he has made a foray into inner city development, environmental regulations, and health care services. Throughout these explorations Porter has maintained his integrative approach, seeking a road that links management case studies and the general model building of mainstream economics. With expert contributors from a range of disciplines including strategic management, economic development, economic geography, and planning, this book assesses the contribution Michael Porter has made to these respective disciplines. It clarifies the sources of tension and controversy relating to all the major strands of Porter's work, and provides academics, students, and practitioners with a critical guide for the application of Porter's models. The book highlights that while many of the criticisms of Porter's ideas are valid, they are almost an inevitable outcome for a scholar who has sought to build bridges across wide disciplinary valleys. His work has provided others with a set of frameworks to explore in more depth the nature of competition, competitive advantage, and clusters from a range of vantage points. Available in OSO: http://www.oxfordscholarship.com/oso/public/content/management/9780199578030/toc.html Contributors to this volume - Robert Huggins, Cardiff School of Management, University of Cardiff Hiro Izushi, Aston Business School Jay B. Barney, Ohio State University J.-C. Spender, Lund/ESADE Nicolai J. Foss, Copenhagen Business School Robert E. Hoskisson, Arizona State University Michael A. Hitt, Texas A&M University William P. Wan, Texas Tech University Daphne Yiu, Chinese University of Hong Kong Omar Aktouf, HEC Montreal Miloud Chennoufi, Canadian Forces College W. David Holford, University of Quebec at Montreal Robert M. Grant, Bocconi University Jan Fagerberg, University of Oslo Brian Snowdon, Durham University Christian H. M. Ketels, Harvard Business School Edward J. Malecki, the Ohio State University Ron Martin, University of Cambridge Peter Sunley, University of Southampton
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».