Generating Cooperative Gain in a Vertical Partnership: A Supplier's Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The author examines the sources of cooperative gain for automotive suppliers in the context of vertical partnership. A statistical survey conducted in the automobile industry examines the supplier's perspective. The conceptual framework of the article combines the three traditional theories frequently used for interorganizational studies—industrial organization (IO), transaction cost economy (TCE), resource‐based view (RBV)—with a new fourth approach, the relational view (RV) (Dyer & Singh, 1998). Findings suggest that the relational view and industrial organization hypotheses are entirely supported, while RBV hypotheses are only partially validated and the TCE hypothesis is not supported at all. Finally, statistical results confirm the assumption that suppliers must carefully manage their vertical partnerships in order to leverage cooperative gains. Résumé L'auteur analyse les sources des gains coopératifs pour les fournisseurs partenaires de leurs clients. Une enquête statistique conduite dans l'industrie automobile permet d'analyser le point de vue des entreprises fournisseurs. Le cadre théorique de la recherche combine les trois approches traditionnellement utilisées dans les etudes sur les relations entre les organisations—économie industrielle (IO), économie des coûts de transaction (TCE), et approche par les ressources (RBV)—avec une quatrième et nouvelle approche: l'approche relationnelle (RV) (Dyer & Singh, 1998). Les résultats statistiques corroborent les hypothèses issues de l'approche relationnelle et de l'économie industrielle. Les hypothèses issues de l'approche par les ressources ne sont que partiellement validées et celles issues des propositions de la théorie des coûts de transaction ne trouvent aucun support statistique. L'analyse confirme l'idée que les fournisseurs doivent gérer prudemment leurs partenariats verticaux s'ils veulent en obtenir des gains coopératifs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle