Investment dealers' ways of working: Integrating compensation with relational capital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For the past 20 years, practitioner and academic research has highlighted that the performance of companies is linked to staff and management's ways of working, particularly in service‐oriented enterprises (A. P. Kakabadse, Savery, Kakabadse, & Lee‐Davies, 2006). Yet despite the monumental impact that financial institutions have on a nation's economy, few studies have examined the ways of working of investment dealers. In the finance literature, two distinct bodies of thought have endeavored to grasp the enigmatic nature of financial markets, investor behavior, and investment decision making. These are, on the one hand, the more traditional finance theories and, on the other, behavioral theories that examine, respectively, the quantitative and qualitative psychological attributes of individually driven investment decisions. Yet it appears that both areas do not meaningfully consider the impact of contextual dynamics on investment decisions (A. Kakabadse, 2000). In response, this article attempts to redress this imbalance by presenting emerging findings from 41 interviews with corporate finance specialists and managers employed in retail and institutional broker departments. Presented is an array of evidence highlighting that employees' ways of working are influenced by investment‐related demographics—namely, structure of compensation and the disciplined pursuit of relational capital. © 2007 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».