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Enregistrement W1994619392 · doi:10.1111/j.1750-4716.2008.00009.x

The Effect of Past Performance on Expected Control and Risk Attitudes in Integrative Negotiations

2008· article· en· W1994619392 sur OpenAlexaff
Laura J. Kray, Elizabeth Layne Paddock, Adam D. Galinsky

Notice bibliographique

RevueNegotiation and Conflict Management Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationAffect (linguistics)Control (management)Social psychologyPsychologyOutcome (game theory)BusinessMarketingMicroeconomicsEconomicsPolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Three experiments examine the relationship between past performance and strategies and risk attitudes in integrative negotiations. We hypothesized that past performance would affect negotiators’ willingness to embrace two types of risk: strategic (i.e., information sharing in the present) versus contractual (i.e., uncertainty about the future). Consistent with the hypothesis that past success promotes strategic risk taking, dyads with a history of success were more integrative than dyads with a history of failure in Experiment 1. In Experiment 2, we demonstrated that past performance impacts intentions regarding these two types of risk. Specifically, due to lower expected control over the negotiation process, past failure led negotiators to prefer a contractual risk strategy over a strategic risk strategy. In Experiment 3, we explored one implication of this tendency by showing a greater willingness of past failure negotiators to enter into a contingent agreement, which delays the outcome of the deal until a future point in time. Together these findings indicate that past performance influences not only the amount of risk negotiators assume but also the type of risk they are willing to embrace.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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