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Enregistrement W2013712095 · doi:10.1002/smj.287

Which ties matter when? the contingent effects of interorganizational partnerships on IPO success

2002· article· en· W2013712095 sur OpenAlexaff
Ranjay Gulati, Monica C. Higgins

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInitial public offeringBusinessVenture capitalValue (mathematics)Equity (law)Investment bankingAllianceEnterprise valueInvestment (military)Strategic allianceIndustrial organizationMarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates the contingent value of interorganizational relationships at the time of a young firm's initial public offering (IPO). We compare the signaling value to young firms of having ties with two types of interorganizational partnerships: endorsement relationships such as those with venture capital firms and investment banks, and strategic alliance partnerships. We propose that, under different equity market conditions, potential investors in an issuing firm attend to different types of uncertainty; attention to these different types of uncertainty affects investors' perceptions of the relative value of a young firm's different kinds of endorsements and partnerships and, hence, IPO success. Results from a sample of young biotechnology firms show that ties to prominent venture capital firms are particularly beneficial to IPO success during cold markets, while ties to prominent investment banks are particularly beneficial to IPO success during hot markets; a firm's strategic alliances with major pharmaceutical/health care firms did not have such contingent effects. Implications for understanding the contingent value of interorganizational ties are discussed. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations1 015
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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