Demystifying variance in performance: A longitudinal multilevel perspective
Notice bibliographique
Résumé
Research summary : T his study employs longitudinal multilevel modeling to re‐examine the relative importance of business unit, corporation, industry, and year effects on business unit performance. Total variance in performance is partitioned into stable variance and dynamic variance. Sources of these two parts of variance are explored. Empirical results indicate that (1) stable effects of corporation‐industry interaction are substantially important, but were unequally confounded with stable effects of business unit, corporation, and industry in results of previous studies; (2) stable effects of corporation, industry, and corporation‐industry interaction, taken together, are of similar relative magnitude to stable effects of business unit; and (3) random and nonlinear year effects are very important in explaining dynamic variance. These findings extend our theoretical and empirical understanding of performance variability . Managerial summary : W hether stable or changing, business units themselves, corporate‐parents, and industries influence business unit operations. This article investigates the relative effects of these factors on business unit performance. Although the traditional wisdom is that business unit is critical, this research finds that corporate‐parent, industry, and interactions between these, taken together, are as influential as business unit. Specifically, interactions between corporate‐parent and industry are important for over‐time average business unit performance, indicating that a given corporate‐parent unevenly influences its business units in different industries and that a particular industry unevenly influences business units within itself from different corporate‐parents. This study also demonstrates that changes in business unit, corporate‐parent, and industry are important drivers of over‐time volatility of business unit performance and that effects of these changes differ . Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».