Timing and drivers of management control systems in joint ventures
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe the timing of management control systems (MCS) implementations, their drivers and effect on joint venture (JV) survival. Design/methodology/approach This paper draws on case study data (archival data, interviews, and site visits) collected at three JVs in the automotive industry. Contingency theory is used to define Cartesian relationships. Findings A description of the timing and reasons for MCS implementation in JVs is provided. Initially, environment, strategy, and partner culture are considered to implement governance mechanisms and transfer prices/cost allocations for long‐term transfers of technology and corporate services. Later, structural and technological factors are considered to implement operative MCS such as budgeting, transfer prices/cost allocations of manufactured parts and performance measurement. Research limitations/implications All three JVs studied: belong to the automotive industry (SIC 3174); have balanced ownership (50/50); and have one partner in common (a European family‐owned business with professional management). Data are obtained mainly through site visits, five interviews, five mailed questionnaires, and public and private archival data. Originality/value The paper is the first to offer a descriptive model of the timing of MCS implementation in 50/50 JVs explained by the effect of contingent factors in each stage of the JV life and in JV survival.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».