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Enregistrement W2128712700 · doi:10.1002/mde.1141

Alliances and cost declaration

2004· article· en· W2128712700 sur OpenAlexafffund
Susan H. Gensemer, Kiridaran Kanagaretnam

Notice bibliographique

RevueManagerial and Decision Economics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaMcMaster UniversityUniversity of CalgarySyracuse University
Mots-clésAllianceProfit (economics)RevenueBusinessDeclarationMicroeconomicsIndustrial organizationEconomicsMarketingComputer scienceAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our model explores the co‐existence of both cooperative and competitive behaviors in an alliance setting. Specifically, when alliance partners cooperatively choose observable contributions given reported costs, their self‐interested behavior may lead to misreporting of costs related to these contributions. We show that truthful cost reporting by an alliance firm is valuable, thereby establishing that accurate cost reports are a determinant of successful alliance performance. Next we show that an alliance firm's cost reporting behavior may depend on the type of payoffs it receives from alliance, i.e., a share of profit or revenue, and also on the type of relationship between contributions, i.e., whether they are technical substitutes or complements. While we have focussed on highlighting factors which underlie cost misreporting, this study also may serve as a basis for investigating ways to design contracts to diminish the loss an alliance suffers from cost misreporting of the firms, thus increasing the chance that an alliance will be successful. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,329

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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