Enterprise Risk Management: Re-Conceptualizing the Role of Risk and Trust on Information Sharing in Transnational Alliances
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Globalization places greater emphasis on the development of transnational alliances. The greatest benefits from alliances are derived from high-level information sharing, but vulnerability escalates with information sharing. This study examines risk in transnational alliances based on a theoretical model drawing from enterprise risk management (ERM) as a strategic management effort. This theoretical model posits that ERM strategies focus on business risk as the primary determinant of alliance partner selection and continuity, particularly within global relationships, whereas prior management control research focused on trust. The purpose of this study is to examine the influence of ERM on risk and trust associated with transnational alliances and the resulting impact on interorganizational information sharing. Survey data are gathered from 200 senior-level managers monitoring transnational alliances. Structural equation modeling is used to test the hypothesized relationships. Results provide strong support for the research model, showing that high ERM is associated with decreased risk, increased trust, and enhanced information sharing. Given the ongoing debate over the relationship directionality between trust and risk, we conducted additional sensitivity testing. Competing models focusing on trust as the key control mechanism are tested to assess the strength of our research model. Our risk-oriented research model demonstrates stronger explanatory power than competing models. Overall, our results show ERM substantially alters strategic management of transnational alliances, and has become a major influence on interorganizational risk, trust, and information sharing.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,007 |
| 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 découle