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Enregistrement W354370076 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199730858.013.0025

Upstream and Downstream Negotiation Research

2012· book-chapter· en· W354370076 sur OpenAlexaff
Leigh Thompson, Brian Lucas, Erika V. Hall

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationDownstream (manufacturing)MidstreamUpstream (networking)ReputationBusinessPolitical scienceKnowledge managementEngineeringComputer scienceMarketingTelecommunicationsLawPetroleum industry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article argues for expanding the research focus in the field of bargaining and negotiation. It discusses three different research vantage points in negotiation, which are referred to as upstream, midstream, and downstream research. It also reviews six areas of potentially fruitful upstream research: negotiability, negotiation threshold, preparation competency, choosing a team, networks, and reputation. It is argued that the realization that negotiation is an option, the decision to negotiate, preparation, and reputational concerns constitute meaningful effects in the study of negotiation. Moreover, it reviews four downstream areas: commitment, learning and insight, rebound/recovery, and collateral damage. By expanding the research focus to upstream and downstream research, the possibility of new research vistas is offered. Extending research on the upstream and downstream of negotiations will also strengthen the understanding of not only how negotiators operate but whether and when, and will highlight potentially unanticipated consequences of negotiation that were previously unexplored.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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