When change is all around: How dynamic network capability and generative NPD learning shape a firm’s capacity for major innovation
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
Abstract How can firms shape their capacity to engage in major innovation when change is all around? Drawing on dynamic capability theory, we argue that a firm needs to be able to sense, seize, and transform network relationships for new product development (NPD). Referred to here as a “dynamic network capability,” this facilitates generative NPD learning, whereby the firm both (1) unlearns and (2) engages in exploratory new learning. In turn, we argue that generative NPD learning is strongly associated with a firm's capacity for major innovation. Our theorizing is supported by a study of 184 small‐ and medium‐sized, U.S. manufacturing firms. A moderated mediation analysis suggests that when external dynamism is high, generative NPD learning mediates the relationship between dynamic network capability and major innovation capacity. This indicates that the firm's ability to “relearn” is critical. This mediating effect is further strengthened when internal dynamism is also high. Our results provide empirical evidence that the higher‐order concept of a dynamic capability influences the reconfiguration of resources such as NPD knowledge. The findings also signal the combined influence of external (environmental) and internal (organizational) dynamism on this relationship.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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