A Systematic Review of Resource-Based View and Dynamic Capabilities of Firms and Future Research Avenues
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».