Does industry experience positively moderate the quadratic relationship between coopetition and financial performance Evidence from the New Zealand wine sector
Notice bibliographique
Résumé
Earlier research has established that a positive relationship exists between coopetition (the interplay between cooperation and competition) and financial performance. However, certain studies have investigated this link as being linear and/or without potential moderating factors. Consequently, under resource-based theory (and its association with the relational view), this current study evaluates the nonlinear (quadratic - inverted U-shaped) relationship between coopetition and financial performance under different degrees of industry experience. Survey data collection took place via a sample of 101 wine producers in New Zealand (passing all major assessments of reliability and validity, including common method variance and endogeneity bias). Additionally, 20 semi-structured interviews explored the in-depth meanings behind the statistical results. Specifically, the findings indicated that coopetition exhibited a quadratic relationship with financial performance. Furthermore, industry experience positively moderated this association, as it helps decision-makers to yield mutually beneficial performance outcomes. Collectively, this study contributes to knowledge by evaluating the complexities of coopetition strategies and their impact on financial performance. This investigation ends with some practitioner implications, alongside a series of limitations and avenues for future research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».