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Enregistrement W3124217757

Reputation, Diversification and Organizational Explanations of Performance in Professional Service Firms

2004· article· en· W3124217757 sur OpenAlexaff
Royston Greenwood, Stan Xiao Li, Rajshree Prakash, David L. Deephouse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)ReputationBusinessProfessional servicesWorkforceCompetitive advantageMarketingService (business)Industrial organizationPublic relationsEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing interest in knowledge as a competitive asset suggests the benefit of studying professional service firms (PSFs). These firms are highly successful examples of organizations whose ability to manage knowledge is critical to their success. Furthermore, they are worthy of study because they constitute a significant sector of the economy, whether measured by their size, numbers, or influence. Despite their significance, little is known of the determinants of their performance. This paper proposes that the core tasks of PSFs raise unusual strategic and organizational challenges, the resolution of which affects organizational performance. We elaborate the effects of reputation and diversification and contrast them to theory for goods-producing industries. We also hypothesize that PSF managers face a choice in designing structures between the retention and motivation of the professional workforce and transferring knowledge from partners to other professionals. These predictions are tested and supported by data from the largest 100 U.S. accounting firms for the period 1991–2000. The paper thus contributes to a theory of professional service firm management.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations16
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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