Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the extent to which firms targeted by consumer boycotts strategically react to defend their public image by using prosocial claims: expressions of the organization’s commitment to socially acceptable norms, beliefs, and activities. We argue that prosocial claims operate as an impression management tactic meant to protect targeted firms by diluting the negative media attention attracted by the boycott. We test our hypotheses using a sample of 221 boycotts announced between 1990 and 2005. Results suggest that boycotted firms do significantly increase their prosocial claims activity after a boycott is announced. Firms are likely to react with a larger increase in prosocial claims when the boycott is more threatening (it receives more media attention), when the firm has a higher reputation, or when the firm engaged in more prosocial claims before the boycott. We demonstrate that firms fall back on their established impression management strategies when they face a reputational threat and will increase these previously perfected performances as the threat increases. In this way, the severity of a threat positively moderates the relationship between a firm’s prior performance repertoire and future performance repertoire, a mechanism we refer to as “threat amplification.” When an organization with high reputational standing has bolstered its position by using prosocial claims in its past performance repertoire, however, it will perceive itself to be shielded from movement attacks, decreasing the likelihood of any defensive response, a mechanism we call “buffering.” Our findings contribute to impression management by exploring the use of impression management in response to a movement attack and highlighting the important role that a firm’s pre-threat positioning plays in its response to an image threat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».