It's Time to Break Up: Dynamics Surrounding Young-Established Firm Alliance Duration
Notice bibliographique
Résumé
While young firms often benefit from their relationships with established firms, these relationships can be risky. Hence, during their relationship with established firms, young firms must constantly monitor signs of a failing partnership and terminate it before being in a disadvantageous position. However, discontinuing the alliance with an established firm can also be risky, especially if the young firm has limited alternative collaborative opportunities. Our study adopts the young firm's perspective and dynamically weighs the tradeoffs between the risks of continuing and discontinuing its relationship with established firms, thereby deciding on its termination. We first develop an analytical model to understand how the alliance duration (time from alliance formation to termination) between young and established firms is affected by alliance, firm, and industry characteristics. We then test the resulting hypotheses on a sample of 1,111 alliances with licensing deals formed between 159 established pharmaceutical firms and 448 young biotechnology firms during the 1986 to 2000 period, which straddles the technological discontinuity of combinatorial chemistry. Our empirical results provide partial support for the hypotheses derived from the analytical model, informing us of firms’ rational alliance duration decisions as well as their deviations from rationality. In presenting both optimal alliance duration decisions and suboptimal alliance duration practices, our mixed-method approach offers important implications for theory and practice.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».