ALLIANCE-BASED COMPETITIVE DYNAMICS BRIAN S.
Notice bibliographique
Résumé
Do rivals ' alliances increase or decrease the competitive pressure experienced by a firm? Linking ecological and economic research on organizations, we propose that the effects of rivals ' horizontal, upstream, and downstream alliances are determined by the degree to which they (1) foreclose a focal firm's alliance opportunities and (2) increase industry carrying capacity. We also hypothesize that firms can co-opt rivals' alliances by partnering with well-linked rivals. An analysis of Canadian biotechnology firms supports these predictions. In technology-based industries, do rivals ' alliances increase or decrease the competitive pressure experienced by a firm? If rivals ' alliances increase competitive pressure, what if anything can a firm do to counteract these effects? Although the last decade has witnessed an explosion of research concerning the effects of alliances on the firms that participate in them, the literature is virtually silent regarding their competitive effects on rivals. Yet these implications are crucial for scholarly understanding of the competitive dynamics of technolo-gy-based industries, as well as for managers competing in such environments. There is by now some consensus, based on research rooted in transaction cost economics (TCE) and the resource-based view (RBV), that firms pursue collaborative arrangements to gain more efficient or timely access to scarce resources (Hennart, 1988; Kogut, 1988; Williamson, 1991). But to the extent that competitive dynamics of alliances have been considered, the literature has produced varying theoretical predictions. According to one line of reasoning, in a world of limited potential partners, a firm's alliances weaken its rivals by denying them access to desirable partners and resources (Gomes-Casseres, 1994). An alternate line of argument,
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,004 |
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 ».