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Enregistrement W4249308048 · doi:10.3386/w27489

Choosing Technology: An Entrepreneurial Strategy Approach

2020· report· en· W4249308048 sur OpenAlexaff
Joshua S. Gans, Michael Kearney, Erin M. Scott, Scott Stern

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2020
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessComputer scienceProcess management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A central premise of research in the strategic management of innovation is that start-ups are able to leverage emerging technological trajectories as a source of competitive advantage.But, if the potential for a technology is given by the fundamental character of a given technological trajectory, then why does entrepreneurial strategy matter?Or, put another way, if the evolution of technology is largely shaped by the strategic choices entrepreneurs make, then why do technological trajectories exhibit systematic patterns such as the Technology S-curve?Taking a choice-based perspective, this paper illuminates the choices confronting a start-up choosing their technology by resolving the paradox of the Technology S-curve through a reformulation of the foundations of the Technology S-curve.Specifically, we reconceptualize the Technology S-curve not as a technological given but as an envelope of potential outcomes reflecting differing strategic choices by the entrepreneur in exploration versus exploitation.Taking this lens, we are able to clarify the role of technological uncertainty on start-up strategy, the impact of constraints on technological evolution, and how technology choice is shaped by the possibility of imitation.Our findings suggest that staged exploration may stall innovation as a result of the replacement effect, increasing the strategic importance of commitment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,324
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,160 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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