The role of image and reputation as intangible resources in non-profit organisations: a relationship management perspective
Notice bibliographique
Résumé
The current research on relationship management primarily focuses on enhancing customer relationships through image or reputation in organisations. The resource-based theory portrays image and reputation as important intangible resources that are derived from combinations of internal investments and external appraisals. With this in mind, the role of image and reputation in value creation needs to be carefully delineated. In non-profit settings, stronger image and reputation are likely associated with higher quality of goods and services, better delivery of those goods and services, improved management of donations and funds, and improved outcomes (e.g., higher capability to make a difference in societies). \n \nFollowing a critical analysis of current literature with relevant examples, this paper argues that image and reputation are the keystones of non-profit organisations’ differentiation strategy. The resource-based theory suggests that resource factors represent a stronger explanation of differences in firm performance. Organisations are more likely to grow and develop higher performance potential if more resources are invested in image and reputation. By integrating several disparate resources, image and reputation as intangible resources can become more difficult to imitate and provide a more sustainable source of competitive advantage in organisations. Thus both image and reputation are likely influential elements that assist non-profit organisations in developing and managing relationships with external stakeholders, and thereby aid organisations in attracting important resources such as donations and volunteer support. \n \nThe study findings contribute to the more general understanding of image and reputation from a relationship management perspective in the non-profit context. Thus, the paper adds a new dimension to the body of literature by arguing that image and reputation can be utilised as relationship management tools in non-profit organisations. However, image and reputation are external to organisations and volatile in nature. Non-profit managers must strategically develop relationship management activities in their organisations, with image and reputation being central.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».