A relational digital capability cascade: how sensing, agility, and innovation drive B2B performance
Notice bibliographique
Résumé
Digital transformation reshapes how B2B firms sense market changes, respond to disruptions, and innovate with partners, yet many organizations struggle to convert digital investments into performance gains. This study develops and tests a relational digital capability cascade explaining how Information Technology Capability (ITC) enables Digital Market Orientation (DMO), how DMO drives Digital Agility (DA) and Supply Chain Innovation (SCI), and how these interdependent capabilities influence performance. Using survey data from 248 Canadian B2B firms and Structural Equation Modeling, the results show that ITC strongly enhances DMO, which significantly improves agility and collaborative innovation. Agility boosts both SCI and performance, while SCI emerges as the most powerful predictor of performance. A feedback learning mechanism is also validated, demonstrating that agility enhances subsequent sensing by refining how firms interpret digital signals. The findings position digital transformation as a cyclical capability system rather than a linear sequence, showing that sensing, acting, and innovating reinforce one another. This research offers a holistic framework for how B2B firms can integrate digital infrastructure, agile decision routines, and cross-partner innovation practices to achieve superior performance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».