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Enregistrement W4390630547 · doi:10.18374/ijsm-23-1.6

A RICH VISION OF FIRM SUSTAINABLE COMPETITIVE ADVANTAGE: A SYSTEMATIC REVIEW

2023· review· en· W4390630547 sur OpenAlexaff
Jean-Samuel Cloutier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Strategic Management · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive advantageCorporate governanceConstruct (python library)Dynamic capabilitiesIndustrial organizationSustainabilityBusinessResource-based viewResource (disambiguation)Strategic managementInstitutionKnowledge managementEconomicsMarketingManagementComputer sciencePolitical scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable competitive advantage (SCA) is a fundamental construct in strategic management.Relying on a systematic review of empirical studies, this article shows that SCA as a dependent variable is built upon three fundamental dyadic properties: 1) absolute vs. relative, 2) punctual vs. persistent, and 3) unistakeholder vs. multistakeholder.From these properties arise eight possible forms of advantage, of which only four were documented by our review.Above all, no academic attention has been given to the richest possible form of SCA (relative, persistent, and multistakeholder).Firm SCA should more often be conceptualized as the simultaneous persistence of superior performance for all firm stakeholders.Moreover, our review supports the structural role of the three pillars supporting SCA development in a firm: 1) the industry-, 2) resource-, and 3) institution-based views.Overall, this study reveals that differentiation strategies, intangibles assets, dynamic capabilities, governance, and networks are among the most direct and important levers to trigger a firm's SCA.Finally, this paper outlines the research and practical recommendations that may facilitate further initiatives in studying and fostering SCA development in firms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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