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Enregistrement W3089841512 · doi:10.1007/s10551-020-04629-8

Incumbent Stakeholder Management Performance and New Entry

2020· article· en· W3089841512 sur OpenAlexaff
André O. Laplume, Kent Walker, Zhou Zhang, Xin Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Ethics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of WindsorToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderStakeholder theoryBusiness ethicsOperationalizationEntrepreneurshipStakeholder managementStakeholder analysisBusinessCompetition (biology)MarketingIndustrial organizationEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Instrumental stakeholder theory seeks to explain how managing stakeholders effectively can yield competitive advantage for incumbent firms. We extend instrumental stakeholder theory to explain and predict future competition operationalized as new entrepreneurial entries. Our study is among the first to empirically examine the relationships between aggregate stakeholder management performance and the entrepreneurial entries of individuals. Using a combined U.S. dataset from 2003 to 2013 from the Kinder, Lydenberg and Domini (KLD) Index, Compustat, and Kauffman’s Entrepreneurship Survey, we find support for three hypotheses. First, higher levels of stakeholder management performance are related to lower rates of entrepreneurial entry. Second, a curvilinear relationship exists between stakeholder management performance and entrepreneurial entry, where both low and very high stakeholder management performance increase entrepreneurial entry. Third, the greater the variance in stakeholder management performance across stakeholders, the more entrepreneurial entry. Our findings suggest that managing for stakeholders can help to avoid future competition. We add an entrepreneurship lens to the business ethics of stakeholder theory showing how incumbent stakeholder management performance shapes opportunities for entrepreneurs, a largely neglected stakeholder group.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,096 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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