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Enregistrement W3025608641 · doi:10.1016/j.indmarman.2020.05.007

Activist engagement and industry-level change: Adoption of new practices by observing firms

2020· article· en· W3025608641 sur OpenAlexafffund
Kelsey M. Taylor, Sara Hajmohammad, Stephan Vachon

Notice bibliographique

RevueIndustrial Marketing Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of OttawaWilfrid Laurier UniversityWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLegitimacyVignetteAffect (linguistics)Public relationsBusinessSustainabilityQuality (philosophy)Corporate social responsibilityMarketingPolitical scienceSociologyPsychologySocial psychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activists strive to create industry-level change and institutionalize socially and environmentally responsible practices by engaging with high profile and legitimate firms. In doing so, they reach a broad audience of firms who carefully observe and evaluate the activists-target interaction. Drawing on legitimacy theory and using a vignette-based roleplaying experiment, this paper investigates how different characteristics of both the activists' campaign and the targeted firms' response jointly affect the likelihood that observing firms' decision makers will support the sustainability practice recommended by the activists. Specifically, we assess how observers' evaluations of both the legitimacy of the target firms' decision and the legitimacy of activists' recommendation affect their support for the activists' recommendations. Subsequently, we evaluate the ways in which different characteristics of the activists-target interaction (including activists' engagement style, their evidence quality, and target firm adoption decision) drive these two legitimacy evaluations. Our results highlight the importance of both target decision legitimacy and activists' recommendation legitimacy on the relationship between target's practice adoption and observer support for the practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,110 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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