Antecedents and Consequences of Exploration and Exploitation Decisions : Evidence from Corporate Venture Capital Investing
Bibliographic record
Abstract
Antécédents et Conséquences des Activités d'Exploration et d'Exploitation : Une Analyse Empirique dans le domaine du Corporate Venture Capital Cette thèse étudie la façon dont l’atteinte ou non des objectifs et la gouvernance influencent la direction du changement organisationnel – en termes d’exploration et d’exploitation - et analyse l’impact de ces effets sur la performance de l’entreprise au fil du temps. Dans un premier temps, je procède à une analyse détaillée de la littérature sur le Corporate Venture Capital afin de positionner mon propre travail de recherche dans le champs considéré et confirmer l’originalité de mes contributions. Ensuite, dans la première étude, j’examine comment la non-atteinte des objectifs fixés influe sur la direction du changement organisationnel mis en oeuvre dans l'entreprise, et étudie la façon dont ces changements sont influencés par la place qu’occupent les actionnaires stables ou passagers dans le capital de l’entreprise. Dans la seconde étude, je vérifie empiriquement la validité des propositions formulées en examinant les investissements de corporate venture capital (CVC) réalisés par un échantillon d’entreprises ayant une forte activité CVC. Enfin, l'équilibre entre exploration et exploitation au fil du temps, ainsi que les caractéristiques des oscillations entre ces deux types d’activités sont examinés dans la troisième étude constituant cette thèse. Les analyses empiriques portent sur les investissements de CVC effectués par 286 entreprises des États-Unis sur la période 1993-2013. Cette thèse contribue à la théorie comportementale de l’entreprise (Behavioral Theory of the Firm) en examinant la façon dont la structure du capital et l’actionnariat influe sur la prise de décisions en matière d’innovation et de changement. En étudiant la façon dont l'inertie organisationnelle et les phases de changement affectent les activités d'exploitation et d'exploration, cette thèse contribue aussi à la recherche sur l’ambidextrie organisationnelle. Pour finir, ce travail participe à la recherche sur le corporate venture capital au travers de l’étude des antécédents et des conséquences des activités d'exploration et d’exploitation dans le cadre de l’investissement CVC.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".