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Enregistrement W2033461966 · doi:10.1016/j.jom.2014.10.003

Shareholder value implications of service failures in triads: The case of customer information security breaches

2014· article· en· W2033461966 sur OpenAlexafffund
Sachin B. Modi, Michael A. Wiles, Saurabh Mishra

Notice bibliographique

RevueJournal of Operations Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBusinessService providerBusiness service providerShareholder valueService (business)OutsourcingService guaranteeService level objectiveLeverage (statistics)MarketingFinanceIndustrial organizationShareholderService designCorporate governanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rise in front‐end service outsourcing in recent years, despite its advantages, has also exposed buyer firms to unique challenges. One of the most salient risks for buyer firms in service triads is service failure due to the service provider. Indeed such service failures may be more costly for firms due to the greater relational and operational costs that may arise from the presence of the third‐party provider. Yet, neither the services literature nor extant operations literature on service triads has paid much attention to the financial consequences to the buyer firm – i.e., service risks – of such service failures in triads. To fill this gap, we investigate the financial penalty of service failures due to the service provider using the event study methodology and a sample of 146 customer information security breaches as our empirical context. Analysis of the abnormal returns reveals that service failures due to the front‐end service provider lead to greater shareholder losses than such failures due to the buyer firm. This provides important new insight into the financial risks arising from outsourcing front‐end services. Further, we investigate the ability of the buyer firm's employee and financial resources to temper these shareholder losses. We find that buyer firm employee productivity can moderate the greater financial penalty associated with such triadic service failures but that buyer firm leverage tends to not have such a mitigating effect. This provides new guidance for theory and practice regarding how buyer firms can position themselves to buffer the financial risks arising from service failures due to front‐end service providers.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations128
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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