MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309293756 · doi:10.1111/1467-8551.12686

New Product Development Process Execution, Integration Mechanisms, Capabilities and Outcomes: Evidence from Chinese High‐Technology Ventures

2022· article· en· W4309293756 sur OpenAlexfundno aff
Matthew J. Robson, Fu‐Mei Chuang, Robert E. Morgan, Nilay Bıçakcıoğlu‐Peynirci, C. Anthony Di Benedetto

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFox School of Business, Temple UniversityDokuz Eylül ÜniversitesiCardiff UniversityAcademy of MarketingTemple UniversityUniversity of SussexMcGill University
Mots-clésProcess (computing)Process managementBusinessNew product developmentProduct (mathematics)New VenturesIndustrial organizationComputer scienceMarketingEntrepreneurshipMathematicsFinanceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines new product development (NPD) processes in high‐technology new product ventures in the emerging market context. Drawing upon the knowledge‐based view and the capability‐based view, we propose a model that characterizes relationships between NPD process execution stages and product competitive advantage, and accounts for the moderating effects of NPD integration mechanisms on these relationships. Our model also explains how pricing capabilities can become a liability that undermines how product advantage impacts new product performance. We test this framework within an emerging market context that has been notably absent from the literature. Our data are generated from 187 new product projects and a follow‐up of 83 projects, from Chinese high‐technology ventures. We identify important theoretical interdependencies within our structural model results. Specifically, marketing–technical integration positively moderates the relationship between product development and testing capability and commercialization capability, while new product implementation capability positively moderates the relationship of commercialization capability and product competitive advantage. Yet, penetration pricing capability negatively moderates the link between product competitive advantage and new product performance.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of ManagementMême sujetInnovation and Knowledge ManagementTravaux en français237 207