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Enregistrement W3045991272 · doi:10.5465/ambpp.2020.21202abstract

Are Non-Kinship-Based Family Firms Key to Socio-Ecological Sustainability? An Exploratory Study

2020· article· en· W3045991272 sur OpenAlexaff
Bruno Dyck, Savanna Vagianos

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStewardship (theology)KinshipStewardship theorySustainabilityAgency (philosophy)BusinessFamily businessExploratory researchSample (material)Social exchange theoryMarketingEconomic growthPublic economicsPrincipal–agent problemEconomicsEcologySociologyCorporate governanceFinancePolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world needs more businesses that place optimizing social and ecological well-being ahead of maximizing profits. The literature suggests that such firms are more likely to be family businesses than nonfamily businesses. This exploratory study examines and compares a small sample of two types of organizations that place optimizing social and ecological well-being ahead of maximizing profits: Stewardship family firms (based on kinship), and Universal family firms (based on affinity). Our findings suggest that, as predicted, compared to Stewardship family firms, Universal family firms: a) have a greater long-term commitment to the larger community (versus to the firm), and b) place greater emphasis on benefaction (versus on instrumental exchange-based relationships). Implications for agency theory, stewardship theory, and family business are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2020
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