The Influence of Lifecycle in Shaping the Underlying Project Portfolios in the High-Technology Market
Notice bibliographique
Résumé
High-technology markets have a tendency to be extremely dynamic, undergo periods of rapid market growth, and exhibit market-based developments that align with a firm’s lifecycle, which is generally based upon the influence(s) exerted upon them by innovation within the market space. Likewise, how firms navigate the market will depend on the types of innovation(s) they experience, their corporate size, the amount of time spent within selected market positions, and the projects they ultimately implement. These various elements will ultimately shape how a firm manages projects and its associated organizational structures. The question is how managers do and entrepreneurs know what to do in the face of periods of changing market conditions? This paper explores the rational underlying the change from agile early start-up companies that grow and mature into increasingly rigid organizational structures that influence the types of projects as the firms progress along the high-tech lifecycle. The type and attitude of customers also evolves through time and this also has to be taken into consideration as each stage of the lifecycle will have customers with different drivers and requirements influencing their purchasing decisions. This paper uses the Lifecycle Theory to analyze this phenomenon and explain how and why this evolutionary process occurs within the market, including the factors and characteristics associated with projects during various market phases throughout the lifecycle. Ultimately, this exploration illustrates the evolutionary process firms undergo in relation to the implementation of innovation strategies within high-tech market spaces. The implications to industry include enabling entrepreneurs and managers to recognize and react to the complexity of the multi-dimensional changes in the market, strategically plan their next steps for their compay’s project management approach, product development, portfolio development, and to gain insight to competitor’s actions.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».