THE IMPACT OF PERCEIVED MARKET ORIENTATION ON SELLER-BUYER RELATIONSHIPS
Notice bibliographique
Résumé
Several models focus on the nature of relationships between firms in business markets (e.g., Morgan and Hunt, 1994; Anderson and Narus, 1990; Anderson and Weitz, 1989; Dwyer, Schurr, and Oh, 1987). In a number of studies, the dyad—the unique physical and psychological relationship between two firms—is the key unit of analysis. Though scholars studying Relationship Marketing (RM) focus on relationships between dyadic partners, and seek to explain why relationships develop and the ingredients that are necessary to maintain them, Market Orientation (MO) scholars largely ignore the ‘perceptual’ factor that is important in building and maintaining relationships. In this paper we propose an alternative approach to viewing MO and ways it impacts relationships. We link our MO construct to key relationship elements: trust, relational norms, and commitment. We also introduce the notion of connectivity (CN)—a construct that follows directly from commitment. Our paper develops the CN construct by identifying its antecedents and structural components borrowed from transactions cost theory and the relationship marketing literature. As we describe in the paper, our model explains the linkage between MO (from the seller’s perspective), trust (TR), relational norms (RN), commitment (CO) and connectivity (CN).
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».