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Enregistrement W2060154852 · doi:10.1111/j.1467-6486.2008.00798.x

Measures for Dealing with Competence and Integrity Violations of Interorganizational Trust at the Corporate and Operating Levels of Organizational Hierarchy

2008· article· en· W2060154852 sur OpenAlexaff
Martyna Janowicz‐Panjaitan, Rekha Krishnan

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)HierarchyBusinessContext (archaeology)PsychologySocial psychologyPublic relationsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

abstract We examine how partners in an interorganizational relationship can repair violated trust, and if that is impossible, how they can preserve the collaborative relationship. We also consider under what circumstances exit from the relationship is the only viable option. We propose that the effectiveness of legalistic and non‐legalistic measures in response to a trust violation is a function of the hierarchical level at which the violation occurred (corporate vs. operating), the character of the violation (competence vs. integrity), the frequency and severity with which it occurred, the organizational context in which boundary spanners are embedded, and the degree of dependence between the partners. Based on these factors, we explore how the way in which violation of trust is dealt with at one hierarchical level might affect trust at the other level. Our theoretical model reveals that prior findings on trust repair in inter‐personal context may not hold in the interorganizational context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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

Citations99
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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