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Enregistrement W2133200035 · doi:10.5539/ibr.v5n10p1

Affective Commitment in Co-operative Organizations: What Makes Members Want to Stay?

2012· article· en· W2133200035 sur OpenAlexvenueno aff
Iiro Jussila, Noreen Byrne, Heidi Tuominen

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtant taxonFlexibility (engineering)Context (archaeology)Value (mathematics)Organizational commitmentBusinessIdentification (biology)Public relationsAcceptance and commitment therapyAffect (linguistics)Order (exchange)Work (physics)Face (sociological concept)PsychologySocial psychologyKnowledge managementMarketingPolitical scienceSociologyEconomicsManagementIntervention (counseling)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Affective member commitment is seen as an essential ingredient for sustainable and successful co-operation. It provides co-operatives with flexibility and helps to alleviate the problems of free-riding, property rights, and horizon differences. The importance of affective commitment is highlighted as co-operatives face the challenges of an increasingly globalized business environment. Co-operatives need to promote their members’ desire to remain as members and active users of the organization they own. In this paper, we review extant co-operative literature on members’ affective commitment and develop proposals on the sources of this type of commitment within a co-operative context. Hence, the focus of this paper is on the sources rather than the outcomes of affective commitment. Affective commitment is explained through three theoretical frameworks, namely organizational identification, organization-based self-esteem, and psychological ownership. Linkages are identified and a theoretical model is presented. Our work creates value for future research and practice of co-operation by summarizing extant knowledge on the sources of affective commitment, specifying previously unspecified relationships, and identifying avenues for future research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations100
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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