Dynamic Capabilities and Competitive Advantage of Companies Listed at Nairobi Securities Exchange
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the relationship between dynamic capabilities and competitive advantage of companies listed at Nairobi Securities Exchange. The specific objectives were to establish the influence of dynamic capabilities on competitive advantage of companies listed at Nairobi Securities Exchange. The study applied cross sectional descriptive survey as its research design and all the firms listed at the NSE formed the study population. The study established dynamic capabilities explain 44.8% of variation in competitive advantage. The hypothesis that dynamic capabilities construct has a significant influence on competitive advantage of companies listed at Nairobi Securities Exchange was therefore supported. The study recommends that all listed firms should encourage the development of dynamic capabilities as they are instrumental in combating environmental challenges and consequently ensure the attainment of a competitive advantage. The results contribute to theory development, policy and management practice with regard to the essentiality of dynamic capabilities in the realization of competitive advantage. The limitation of the study is that it used the top management individuals as the target respondents as opposed to including other employees in the organization. Nevertheless, this did not compromise the findings since top managers understand the workings of the firm and are able to discern the various aspects of the operations and strategy. Consequently, the study points out room for more research using a larger population, longitudinal studies and incorporating other companies that are not listed at Nairobi Securities Exchange.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».