Exploring the Strategic Interdependence of Innovation Capabilities: A perspective of the Canadian Manufacturing Sector
Notice bibliographique
Résumé
Innovation and strategy are central issues for businesses operating in an ever increasingly competitive market place. For many firms the pursuit of a sustained competitive advantage through strategy is the focus of senior leadership. A key driver of this focus is the firms’ capability to innovate. This research demonstrates that the pursuit of a sustained competitive advantage, firm performance and long-term growth can be achieved through strategies focused on innovation capabilities (IC) development. The author cites literature which argues there are two, three or four innovation capabilities strategies based on Schumpeter (1934). However, the author argues, that there are five distinct innovation capability strategies that are interdependent, based on resource interdependencies and are essential to an overall firm strategy.The research employs an extensive literature review, leader interviews and quantitative analysis of data collected from an industry survey to highlight the significant factors influencing a firms IC. The findings of this research provide empirical support for five distinct Innovation Capabilities strategies, as well as supporting interdependence between the five strategies. Additionally, support was found for three outcomes tested. For Business the implication is that interdependencies between distinct innovation capabilities resources and strategies can either support or adversely affect outcome performance where interdependencies between resources and strategies is not fully understood. From a theoretical perspective, this study tests the combination and application of Resource-based View and Social Interdependence theories and proposes a less classical perspective of RBV as well as a combination of RBV with SI theory in extending IC research of the firm.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».