Asymmetry of stakeholders’ perceptions as an obstacle for collaboration in inter-organizational projects
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to overlook influential factors associated with the collaboration itself, and to explore the effect of these factors on inter-organizational relationship. Design/methodology/approach This paper analyses two different technology projects requiring inter-organization collaboration for implementing medicine traceability: end-to-end verification system and e-pedigree. Based on a survey where 72 pharmaceutical organizations exposed their perceptions about each technological project, collaboration factors are identified. Findings This paper shows that pharmaceutical organizations in this study perceived differently the cost and benefits from traceability project. Organizations involved experience neither organizational nor technological proximity, impacting negatively collaboration in the inter-organizational project. Practical implications To strengthen collaboration, organization from different levels should consider how close they are each other, and this is at the geographic, organizational and technological level. Geographic proximity is defined as physical closeness, organizational proximity can be understood as the degree to which organizations are similar in interests and structure, and technological proximity concerns the similarity between the systems used to mediate communication and store information. Originality/value This paper presents empirical evidence on inter-organizational collaboration for industrial projects (i.e. implementing medicine traceability systems). It demonstrates proximity is a significant factor in producing inter-organizational collaboration success. Indeed, organizations experiencing proximity have a better knowledge of actors involved in the inter-organization project.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».