Building family business identity through transgenerational narratives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to understand how family businesses (FBs) build their collective identity through transgenerational narratives. The authors examine the processes through which organizational meanings are socially constructed through narratives about individuals who are closely linked to the organizations (and their family). Design/methodology/approach Based on qualitative research, the authors study a 180-year old Spanish Pharmaceutical FB. Using longitudinal data, the authors analyze the narratives of six family members and two non-family executives. The authors use open-ended questions to allow interviewees to elaborate their own stories, following previous studies using extended narratives that leave the stage to the narrator. Findings Findings based on the stories of the eight interviewees (voice) suggest that the FB identity was initiated by the founder’s way to grow the business (fictionality). In turn the family shaped the identity of the FB, being reshaped by the stories arising from next generations’ entry into the business (reflexivity). While the FB identity reflects that of the owners, this identity is enduring but dynamic (temporality), not only shaped by the business family behind, but also conditioned by the environment. Originality/value The authors contribute to the growing literature adopting a narrative method to study phenomena in FBs. Thanks to the richness of the empirical material, a narrative method is particularly suited – and novel – for understanding collective identity, a crucial organizational resource that is closely linked to leadership in the FB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».