When standing out pays off: institutional asymmetry between startups and incumbents
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Differentiation is a widely adopted strategy by both startups and established firms, but its impact on performance varies greatly. This study aims to explore why the outcomes differ by looking at how institutional disciplines treat established incumbents and new ventures differently when they try to stand out. Design/methodology/approach This study argues that new ventures are subject to less discipline and in turn can derive greater performance benefits from differentiation than do established incumbents. Such asymmetry would be more pronounced in a highly contested market or a mature industry, wherein institutional disciplines are more potent. Findings Empirical evidence of this study generally supports the asymmetrical view on the institutional disciplines toward differentiation. New ventures benefit significantly more from the differentiation strategy than established incumbents. And this divergence is contingent upon market competitive intensity and industry maturity. Originality/value This study introduces a novel approach to explain why differentiation works better for some businesses than others by showing how institutions treat new and established ventures differently. It helps managers understand when standing out pays off – being new can actually protect a firm from some of the pressures that typically discourage firms from standing out. The findings challenge the common belief that new ventures are always at a disadvantage. From this insight, practical guidelines are offered for startups on how to turn newness into a strategic advantage when trying to differentiate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».