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Enregistrement W2941893524 · doi:10.5465/amj.2018.0335

How Formal and Informal Hierarchies Shape Conflict within Cooperatives: A Field Experiment in Ghana

2019· article· en· W2941893524 sur OpenAlexaff
Angelique Slade Shantz, Geoffrey M. Kistruck, Desirée F. Pacheco, Justin W. Webb

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHierarchyControl (management)Organizational structureField (mathematics)Multilevel modelBusinessInformal organizationSocial psychologyEconomic systemPublic relationsEconomicsPsychologyPolitical scienceMarket economyManagementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an organizational form, cooperatives are increasingly being used throughout the world across different industries and sectors. While it has been suggested that various benefits can be derived from shared ownership, cooperatives are often characterized by conflict among members that, in turn, can lead to eventual failure of the cooperatives. Existing theory has suggested that the choice of formal control structure can play an important role in mitigating conflict, but a longstanding debate exists as to whether flat versus hierarchical control structures are more effective. To add further insight into this theoretical discussion, we conducted a field experiment involving 40 newly formed cooperatives in rural Ghana, which were randomly assigned to either a flat or hierarchical control structure. The quantitative results of our field experiment and subsequent qualitative data suggest that formal hierarchical control structures lead to lower levels of collective psychological ownership, which in turn result in higher levels of conflict compared to flat control structures within cooperatives. However, our results also suggest that the extent to which the choice of formal control structures influences conflict among cooperative members can be highly dependent on the absence or presence of an informal hierarchy.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations95
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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