Examining the interdependent role of digitalization and external search breadth in driving service innovation in SMEs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to examine the impact of digitalization on service innovation performance in small and medium-sized enterprises (SMEs), focusing on how external search breadth moderates this relationship. The goal is to understand how digital transformation and external knowledge sourcing interact to influence innovation outcomes. Design/methodology/approach The study is based on a quantitative analysis of a survey conducted with 489 Canadian SMEs. Probit regression models are used to examine the curvilinear (inverted U-shaped) relationship between digitalization and service innovation, and how these changes when external search breadth is introduced as a moderating variable. Findings The results confirm an inverted U-shaped relationship between digitalization and service innovation in SMEs. However, when external search breadth is high, the relationship changes to a U-shape, indicating that digitalization’s impact on innovation depends on the extent of external knowledge sourcing. Digitalization enhances service innovation but shows diminishing returns when over-applied without appropriate external search breadth. Research limitations/implications The study’s findings are based on a sample of Canadian SMEs, limiting the generalizability to other contexts. Future research could explore longitudinal data to assess changes over time. Practical implications SME managers should balance their investments in digitalization with external knowledge sourcing to maximize innovation performance, avoiding over-reliance on one approach. Originality/value This study extends the literature by providing empirical evidence on the dual effect of digitalization and external search breadth on service innovation, specifically in SMEs. It introduces the concept of a shape-flip in the relationship between digitalization and innovation, contingent on external search breadth, a novel contribution to the field.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 découle