SMEs’ strategic orientation through Miles and Snow typology: a synthesis of literature and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this research is to present a systematic analysis of consequents and antecedents of strategy and performance. To acheive this, this systematic review article analyzes and synthesizes mainstream research on small and medium-sized enterprises (SMEs) where Miles and Snow typology was used for strategic orientation of the SMEs. The specific focus of the research is to develop a conceptual framework showing consequents and antecedents of the strategic orientation. Design/methodology/approach This study uses systematic literature review (SLR) method to identify, summarize and synthesize literature on Miles and Snow typology. Preferred reporting method for systematic reviews and meta-analyses to ensure adherence to systematic approach. The key words search consists of the words: “Miles and Snow”, “Miles and Snow” and “miles-snow” from Web of Science and Scopus databases for sample articles. Findings The trend of research on SMEs using Miles and Snow typology is on the rise with a shift from developed countries to the developing ones. Support for strategy-performance relationship hypotheses is overwhelming but the traditional view is in decline while new antecedent and consequent variables are being added. Mediator and moderating variables are also identified. Originality/value The SLR where a synthesis approach was applied for finding antecedents and consequent variables of strategy-performance relationship along with a presentation of conceptual framework makes this research unique. Additionally, the article presents the trends of research over the time based on timeframe, regions, methodological approaches and hypotheses support.
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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 | 0,020 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».