Operations‐Related Structural Flux: Firm Performance Effects of Executives’ Appointments and Exits
Notice bibliographique
Résumé
Conceptualized as a meta‐construct, operations‐related structural flux (ORSF) refers to appointments and exits—voluntary or involuntary—of operations‐related executives, to and from the firm. This research leverages the contingency theory perspective to show that ORSF’s influence on firm performance is contingent on contextual circumstances of such executive changes, specifically, appointments and exits—voluntary or involuntary. Examining executive turnover data from North American public firms between 2000 and 2016, the authors find that the firm‐level context of operations executives’ turnover is consequential for firm performance. On average, operations appointments are adaptive, but operations exits, including those due to both voluntary and involuntary reasons, disrupt firm performance. However, parallel effects are not evident for marketing‐ and finance‐related appointments and exits. Furthermore, our study reveals that exit of one operations executive hurts firm performance (measured in terms of Tobin’s q) by 3.3%. A post‐hoc analysis finds that firm performance of the sample firms that witness involuntary operations‐related exits (IVOpE)is, on average, 9.2% lower than that of the sample firms that do not witness IVOpE. These results indicate the outsized influence of operations‐related executives, who collectively are generally responsible for much of a firm’s budget, workforce, resources, structures, and capabilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».