Understanding and conceptualizing CEOs’ integration collaborative competencies (CEOs’ ICCs) for startups in Canada and Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
CEOs play a major role in startups’ operations and development processes and are sometimes instrumental for startup survival. Accordingly, the strategic management literature proposes human capability as a source of competitive advantage. This dissertation explores the startup CEOs’ integration collaborative competencies (CEOs’ ICCs). Newly developed measures for the internal and external competencies were developed and resulted in findings of differential CEOs’ perceptions of firm performance and ability to survive. Based on the dynamic capabilities framework, the research link individual CEO social dynamic capability with the ICCs to explore startup-specific capabilities. Three modes of startup dynamic capabilities emerged from analyses of seven startup cases. Specifically, the traditional collaborative CEOs’ ICCs mode was shown to build business relations with external partners, reduce cost, and improve value. The competitive integration mode was associated with integrative processes that improved the effectiveness of internal capabilities. Finally, the ambidexterity mode was associated with the effectiveness of external collaboration and the integration of internal competencies. The findings indicate the three ICCs modes develop dynamic capabilities differently in startups based on the diversity of CEOs’ ICCs and organizational processes, while providing a greater balance among these CEOs’ ICCs both internally and externally. In other words, what CEOs do is just as important as who they are (personality traits and personal values) when it comes to performance and startup survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».