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Enregistrement W4318989203 · doi:10.1108/ijebr-12-2022-1159

With a little help from my friends: the interaction between coopetition, an entrepreneurial orientation and firm performance

2023· article· en· W4318989203 sur OpenAlexaff
James M. Crick, Dave Crick

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Entrepreneurial Behaviour & Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoopetitionEntrepreneurial orientationOriginalityCompetitor analysisBusinessMarketingStakeholderResource-based viewValue (mathematics)Industrial organizationKnowledge managementEntrepreneurshipCompetitive advantageMicroeconomicsCreativityPsychologyEconomicsManagementComputer scienceSocial psychologyGame theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Underpinned by a stakeholder-oriented resource-based theoretical lens, this inter-disciplinary study investigates the association between an entrepreneurial orientation and firm performance under different degrees of coopetition (cooperation among rival firms). Design/methodology/approach Alongside undertaking 20 semi-structured interviews, survey responses were obtained from 302 smaller-sized producers in the American wine industry. The elements of the conceptual model were evaluated via hierarchical regression. Moreover, all major robustness checks were assessed. Findings Positive and significant relationships respectively existed between an entrepreneurial orientation and coopetition with firm performance. However, a somewhat counter-intuitive finding involved the interaction between these two constructs negatively and significantly influencing firm performance. Originality/value Even though employing an entrepreneurial orientation has been long-since linked to facilitating improved firm performance, under-resourced owner-managers of certain smaller-sized enterprises may struggle to implement these activities. In principle, cooperating with competitors can enhance resources/capabilities and lead to mutually beneficial outcomes. Nevertheless, unique insights suggest that the potential exists for coopetition-based networking activities to have detrimental outcomes with respect to entrepreneurially orientated strategies. Consequently, decision-makers are advised to consider the merits of collaborating with their industry rivals, but also be aware of the potential “dark sides” surrounding these behaviours. Furthermore, improved knowledge emerges regarding the stakeholder themes of resource-based theory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations37
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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