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Enregistrement W4416000240 · doi:10.5465/amproc.2025.13278abstract

Disruptive Timing

2025· article· en· W4416000240 sur OpenAlexaff
Leon Chu, Guang Li, Andy Wu, Brian Wu

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisruptive innovationTypologyPerspective (graphical)Construct (python library)Disruptive technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the role of strategic timing in disruptive innovation. We construct a biform game model where an entrant decides when to enter with a potentially disruptive technology, and the incumbent determines whether and when to switch from its existing technology. By accounting for endogenous firm-specific learning alongside exogenous technological improvement, our model highlights the critical role of timing in shaping disruption. First, an entrant's strategic timing—whether to enter early or delay entry—can cause disruption by deferring the timing of the incumbent's response or deterring it altogether. Second, we identify conditions where incumbents, even those unable to initially mount a response, can later switch to the disruptive technology and coexist with an entrant. Based on these insights, we propose a typology of five distinct disruption types—Perfect, Postponed, Passing, Phased, and Partial—that expands the traditional understanding of disruption beyond the oft-studied “perfect” cases to comprehend transient and mixed cases as well. Our theory of disruptive timing integrates literatures on strategic timing and disruptive innovation to offer a new perspective for scholars and actionable insights for practitioners.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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