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Enregistrement W7071791787

Three essays on the origins and consequences of product exploration

2023· dissertation· en· W7071791787 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésProduct (mathematics)Production (economics)Government (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first essay of this dissertation is a review of the literature from leading management journals on product exploration (i.e., a firm's creation of new products different from those in its existing product portfolio).This review shows a strong base of studies on the antecedents and consequences of product exploration, although the latter has received comparatively less attention.It further reveals five opportunities for future research, two of which motivate the second and third essays of this dissertation.The first of the two opportunities that I focus on is determining how the elements that lead to product exploration operate through the new product development process.The second is to identify whether and when exploratory products are riskier than exploitative products.In the second essay, we 2 extend research on technological exploration as an antecedent to product exploration.Prior research shows that firms can improve their technological exploration through their organizational structure, particularly by implementing structural separation.We consider the downstream effects of structural separation as firms turn technological exploration into product exploration, which requires the difficult translation of technological inventions into commercial products.As a baseline, we predict that technological exploration increases a firm's product exploration rate.However, we also predict that the delicate transition from technological exploration to product exploration is impeded by barriers stemming from structural separation.We identify three types of structural separation -divisional compartmentalization, geographic dispersion, and internal network fragmentation -as barriers that weaken the baseline relationship.An empirical analysis in the American medical devices industry provides robust support for our 1 French version to follow. 2 Essays 2 and 3 are co-authored with Martin Goossen.hypotheses.The findings of this study contribute to the literatures on ambidexterity, organizational exploration, and organizational R&D structures.In the third essay, we advance research on the performance implications of product exploration.New product introductions can be a source of firm renewal and growth or precipitate a firm's downfall.We use the concepts of exploration-exploitation and second-order learning from the organizational learning literature to explain this variability.We predict that exploratory products have more variable performance outcomes than exploitative products.This is because they have the potential for superior effectiveness or to create new lines of business, but they also require costly organizational changes and increase the likelihood of mistakes.Further, we hypothesize that this effect is augmented if the product also addresses a new-to-the-firm market segment and is attenuated when the firm has greater experience in marketing exploratory products.Using a large-scale study on stock market reactions to the FDA approval of new medical devices between 2000 and 2015, we find partial support for our hypotheses.The findings of this study contribute to the literatures on organizational learning, new product introductions, and market reactions to strategic actions.John-Paul Ferguson, Corey Phelps, and Patrick Cohendet.John-Paul, you gave me inspiration at the toughest moments in the program.Corey, your attention to detail has sharpened all aspects of my work.Patrick, you have always been able to introduce a new perspective and expand the ways I think about

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission2
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