The Interplay of Competition and Cooperation in the Innovation Process Between Established Organizations and Startups
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the dynamic process of coopetition between an established organization and startups to develop innovation. We conducted an exploratory, qualitative study, based on Grounded Theory. The Grounded Theory allows the development of a theory emerging from data that is simultaneously collected and analyzed, determining the categories to observe the core questions. It can be divided into two stages: initial coding (open and axial coding) and focused coding. In the open coding, are defined categories and subcategories that are reviewed in the axial coding to generate more precise explanations? Along with the focused coding, the data organized from initial coding is categorized for an analytical understanding of the phenomena. In the first stage, we conducted eight semi-structured interviews with a homogeneous sample. An interview guide addressing coopetition factors was developed. As a result, we developed a framework from the theoretical background. This framework was evaluated by three executives and professors with experience in coopetition between large corporations and startups. The snowball technique was used to recruit the participants. Our findings reveal that different factors – market increase, strategic alignment, and technological alignment – are associated. We observed that coopetition not only helps in developing new markets but also in understanding the user demands of these markets. Thus, coopetition is an accelerator of innovation, since it allows the identification of the resource complementarity and technological scale gains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».