Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to focus on building and testing a model of buyer‐seller relationships from a dialectical perspective. It aims to provide both academics and managers with a better understanding of the relationships among the key relational variables in business settings. The model distinguishes four levels of social complexity (individual, interaction, relationship, and intergroup level) and includes the key relational variable for each level. Design/methodology/approach Data were collected from 151 French professional buyers. Exploratory and confirmatory factor analysis was used to test the validity of the measures. The hypotheses were tested using structural equation modeling. The empirical test includes linear, non‐linear, moderating, and mediating effects testing. Research limitations/implications The limitations of the study relate to the sample of respondents and the measurement scales. More precisely, the sample is based on a unique company's customer data file and a single informant source. Results confirm the hypothesized model and its four‐level structure. Practical implications This study demonstrates that buyer relational orientation as well as seller expertise influence the course of business relationships. Although the necessity to train salespeople is obvious, the importance of training buyers is not as well documented. This study shows that they both need to be trained to manage business relationships appropriately. Originality/value This research examines the relationships among the key relational variables within a framework of four successive levels of explanation. It provides an alternative approach to studying business relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».