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Enregistrement W4221069027 · doi:10.1108/tcj-10-2020-0147

Navigating the tides of an emerging global cannabis industry: the Aphria-Tilray merger decision

2022· article· en· W4221069027 sur OpenAlexaffabout
Majid Eghbali-Zarch, Jennifer Marlowe, Sandy Brennan

Notice bibliographique

RevueThe CASE Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringMergers and acquisitionsCompetitor analysisBusinessMarketingIndustrial organizationAttractivenessGlobalizationCompetitive advantageStrategic managementCompetition (biology)Product (mathematics)Emerging technologiesEconomicsMarket economyComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theoretical basis The case builds upon the theoretical literature in strategy and decision-making under uncertain, complex and ambiguous situations inherent in nascent industries (Eggers and Moeen, 2019). It also bases its analysis of the central decision in the case, the merger between Aphria Inc. and Tilray, on the pertinent literature on mergers and acquisitions (DePamphilis, 2015). DePamphilis (2015). Mergers, acquisitions, and other restructuring activities: An integrated approach to process, tools, cases, and solutions . 8th ed. Academic press, San Diego, CA. Eggers and Moeen (2019). Entry Strategy for Nascent Industries: Introduction to a Virtual Special Issue . Strategic Management Journal. 42 (2), pp. 1–15. Learning outcomes Assessing/reassessing sources of competitive advantage and recognizing how changes in policy and technologies and globalization can change industry dynamics. Identifying the challenges that companies face when developing strategy in nascent and emerging industries and the related (sub)sectors. Analyzing a merger and deciding if it is warranted, financially and strategically. Applying industry analysis to understand dynamic forces impacting an industry, the attractiveness of an industry and how industry structures affect a company’s strategy. Case overview/synopsis The global cannabis industry emerged after Canada, selected states in the US and some other countries across the world started to legalize recreational and/or medical cannabis. Similar to any industry in its nascent stages, the industry structure was undefined, product definitions and categories were unclear and competitive landscape was evolving. It was key for decision makers such as Irwin Simon, the CEO of Aphria Inc., to devise a strategy that would enable the firm to navigate the tides of the nascent industry. Simon had a background in consumer packaged goods industry and was a proponent of gaining market power through industry consolidation moves such as mergers and acquisitions. In 2020, encounters with Tilray’s CEO presented Simon with a merger opportunity with potentials for complementarities and cost savings. The challenge for Simon was to convince the Aphria’s shareholders that the potential gains from this move outweighs its challenges. Complexity academic level Strategy courses (undergraduate and graduate level) • During a session on nascent industry analysis, to illustrate how companies decide whether to enter a market, how to grow and position themselves. • During a session on mergers and acquisitions, to illustrate how a company can use such strategies to gain market power and pursue consolidation. International business courses (undergraduate and graduate level) • During a session on navigating the tides of an industry that is in its nascent stage, both at the individual country level and at the global level. Cannabis industry courses (undergraduate level) • During a session on the national and global prospects of the industry from an investment, entrepreneurial or policy-making perspective. • During a session on mergers and industry consolidation strategies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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