Manufacturers’ tailored responses to powerful supply chain partners
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate how relatively weaker manufacturers respond to the dominance of stronger suppliers and/or customers. The study also analyzes how the competitive intensity perceived by manufacturers moderates their responses to powerful chain partners. Design/methodology/approach Using hierarchical regression, data from 1,417 manufacturing companies sampled from the fifth and sixth versions of the International Manufacturing Strategy Survey were analyzed. Findings This study found that relatively weaker manufacturers often adopt exploration strategies to countervail the dominance of suppliers and adopt exploitation strategies to deal with more powerful customers. In dealing with both dominant suppliers and customers, relatively weaker manufacturers are prone to adopt exploration and exploitation strategies simultaneously and hence become ambidextrous. Furthermore, the link between dominance in supply chains and the exploration (exploitation) strategy is strengthened (weakened) as market competition perceived by manufacturers intensifies. Originality/value The contribution of this paper is multi-folds. First, this paper develops and test a novel theoretical model on how relatively weaker manufacturers create tailored strategies to defend their positions in the supply chain. Second, it integrates resource dependence theory and organizational learning theory to propose that relatively weaker manufacturers could use a unique configuration of exploration and exploitation strategies to counteract the dominance of their suppliers and customers. Third, it investigates supply chain power by considering the manufacturers’ upstream and downstream powerful partners together, rather than individually and fourth, it reveals that relationships linking supply chain power to manufacturers’ tailored strategies are contingent on competitive intensity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».