Value co-destruction: a typology of resource misintegration manifestations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Actors who participate in co-created service experiences typically assume that they will experience improved well-being. However, a growing body of literature demonstrates that the reverse is also likely to be true, with one or more actors experiencing value co-destruction (VCD), rather than value co-creation, in the service system. Building on the notion of resource misintegration as a trigger of the VCD process, this paper offers a typology of resource misintegration manifestations and to present a dynamic conceptualization of the VCD process. Design/methodology/approach A systematic, iterative VCD literature review was conducted with a priori aims to uncover the manifestations of resource misintegration and illustrate its connection to VCD for an actor or actors. Findings Ten distinct manifestations of resource misintegration are identified that provide evidence or an early warning sign of the potential for negative well-being for one or more actors in the service system. Furthermore, a dynamic framework illustrates how an affected actor uses proactive and reactive coping and support resources to prevent VCD or restore well-being. Originality/value The study presents a typology of manifestations of resource misintegration that signal or warn of the potential for VCD, thus providing an opportunity to prevent or curtail the VCD process.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,028 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».