Network Horizon and the Dynamics of Network Positions: A Multi-Method Multi-Level Longitudinal Study of Interfirm Networks
Notice bibliographique
Résumé
Diederik van Liere was born in Kortenhoef, the Netherlands, on February 18, 1978. He attended Herman Jordan Lyceum in Zeist, from which he received his Atheneum diploma in 1996. After high school, Diederik went on to study Business Administration at the Erasmus University Rotterdam, the Netherlands. In 1997, he founded his own Internet design company and was an exchange student at Brandeis University, Boston, United States, in 2000. In November 2002, Diederik received his Master’s degree with a thesis on how the Internet transforms value chains into value networks. \nIn November 2002, Diederik became a PhD student at the Department of Decision and Information Sciences at RSM Erasmus University. His work has been published in Journal of Information Technology, Decision Support Systems and Production, Planning, and Control. Furthermore, a book chapter will appear in the Network Strategy - Advances in Strategic Management series. In January 2006, Diederik went to the Rotman School of Management at the University of Toronto as a visiting researcher. He has presented his research at major international conferences, such as the Academy of Management (AoM), Sunbelt, and European Conference on Information Systems. Moreover, he won the Best Reviewer Award for the Organization, Management, and Theory (OMT) Division of the Academy of Management in 2006 and currently serves as a member of the OMT Research Committee. Furthermore, Diederik serves as a reviewer for the Business Process and Strategy (BPS) Division of the AoM. His research interests focuses on dynamics of interfirm networks, network strategies, network cognition, and competitive rivalry within and between interfirm networks.
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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 | 0,022 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».