Knowledge sharing behaviors of industrial salespeople
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper extends the sales literature by moving beyond salespeople ' s role as knowledge gatherers to their role as knowledge sharers with personnel outside the sales unit. The aim is to develop and test a conceptual model to establish how pay-for-performance (economic factor) affects knowledge sharing behaviour under the contingency roles of coworker relationship quality (social psychological factor) and knowledge sharing norms (sociological factor). Design/methodology/approach – Using the Dun & Bradstreet database, the authors collected responses from 374 salespeople in 51 Canadian industrial firms through an on-line survey. The authors used hierarchical linear modeling (HLM) as multiple salespeople were nested within the organization and the data were comprised of individual- and organizational-level constructs. Findings – When there is misalignment between rewards and knowledge sharing behavior, motivational loss hampers knowledge sharing. However, when employees are provided with an environment that fosters high coworker relationship quality and consensual knowledge sharing norms, the motivational loss resulting from the incongruence between pay-for-performance and knowledge sharing behavior is mitigated. Research limitations/implications – Implications regarding how salespeople ' s knowledge sharing contributes to relationship marketing along with practical ramifications for how sales managers can encourage knowledge sharing are discussed. Originality/value – This study contributes to the sales literature (e.g. control, key account management, expanding role of sales) by testing a model that integrates different theoretical perspectives to examine what types of control mechanisms and which combinations of these controls affect salespeople ' s engagement in knowledge sharing behaviors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».