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Enregistrement W2317448151 · doi:10.5465/ambpp.2014.215

Buoys & Anchors: Owning Family Behaviours that Influence Non-family Manager Preferences to Stay

2014· article· en· W2317448151 sur OpenAlexaff
Albert E. James, P. Devereaux Jennings

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgument (complex analysis)Work (physics)Family businessSocial psychologyEmpirical researchPsychologyPublic relationsBusinessMarketingPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses calls for greater attention to the non-family managers who work within family-owned firms. Expected to play increasingly prevalent and influential roles within such organizations in the future, we suggest that these employees will be especially sensitive to how owning-family members behave towards them because of their non-kin status. In keeping with this overarching argument, we theorize two family-member behaviors likely to influence a non-family manager’s desire to stay: (1) enacting practices on an ongoing basis that are consistent with fostering self-determined motivation; and, (2) enacting even a single yet emotionally charged encounter with unexpectedly positive or negative outcomes for the manager. The robust empirical findings obtained through our mixed- methods study support the hypothesized effects of these respective ‘buoys’ and ‘anchors’ net of alternative explanations; they also support the central premises underlying our theorizing. In addition to offering several contributions to and implications for the family business and organizational behaviour literatures, our work provides practical guidance for family firm leaders who are concerned about retaining their non-family managers. [N=170]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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