A Systematic Review of Resource-Based View and Dynamic Capabilities of Firms and Future Research Avenues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study synthesizes empirical research on Resource-Based Views (RBVs) and Dynamic Capabilities (DCs) of firms across various sectors, aiming to create a comprehensive understanding of these topics.Utilizing a systematic literature review methodology, 46 articles that met stringent screening criteria were analyzed, with key information extracted.These articles, sourced from databases such as Science Direct, Elsevier, JSTOR, and Google Scholar, centered on studies related to RBV and DCs.Thematic content analysis was employed to distill the primary research focus on RBV and DC.Search terms included "resource-based view," "firm resource approach," "dynamic capabilities," "firm capabilities," and "organizational capabilities."Inclusion criteria were based on search boundaries, publication date, language, and search strings, while exclusion criteria included relevance, quality, and duplication.The analysis yielded five major themes related to RBV (knowledge-based, human, physical, technological, and organizational resources) and four primary themes regarding DCs (marketing, operational, innovative, and alliance/integration capabilities).These themes were scrutinized to comprehend the current state of knowledge, identify research gaps, and suggest future research opportunities.The review reveals that while RBVs emphasize how a firm's resources contribute to its competitive advantage, DCs elucidate how firms can cultivate a competitive advantage in fluctuating environments.Areas underexplored in existing research, such as the types of resources influencing financial and non-financial performance, the measurement of a firm's capabilities, and the critique of RBV, present potential avenues for future investigations.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle