How CSL Biotech became a global player: getting ahead of the competition
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine the role strategic problem identification and resolution played in identifying and capturing new sources of competitive advantage as CSL Limited (CSL) transformed itself into the world’s fifth-largest biotechnology company. Historical accounts of superior business growth are usually explained by looking back to identify a firm’s sources of competitive advantage. However, what managers really want to know is how to identify opportunities to create and capture competitive advantage ahead of competitors. Design/methodology/approach The authors examined CSL’s journey between 1994 and 2019 through a case study approach and the lens of the problem-identification and problem-solving perspective (PSP). The PSP assumes strategic problems act as antecedents to discovering and capturing new sources of competitive advantage. The problems a firm identifies and resolves influences whether or not, in what direction and for whom an organization creates value. Findings The authors provide examples of the strategic problems CSL identified and how they acted as the catalyst to proactively identify new sources of competitive advantage. The formulated problems helped manager to see in advance what resources, capabilities and governance mechanisms would be required to create and capture value. Originality/value Generalizing the lessons learned, the authors propose a business-problem classification framework and portfolio approach to encourage managers to identify, formulate and resolve different types of strategic problems. These problems could motivate firms to tackle problems beyond which they have successfully tackled before and discover new sources of competitive advantage ahead of competitors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».