Boundary spanner closeness to partner firm as relational governance in turbulent versus stable environments
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore the overall relationship between a boundary spanner and a partner firm, i.e. boundary spanner closeness to partner firm. Drawing on consumer-service provider relationship literature and the tripartite model of affect-behavior-cognition, the authors identify three key dimensions of such closeness, namely, boundary spanners’ relational ties, customer-specific capabilities and accommodative behaviors, and examine their effects on exchange outcomes in turbulent versus stable environments. Design/methodology/approach The paper examines the effects of three dimensions of boundary spanner closeness on various exchange outcomes (i.e. retailers’ cooperation, satisfaction and willingness for investment) using two industries as exemplars, characterized by distinct levels of environmental turbulence – the retailing networks of a major cell phone company and a petroleum company in China. Findings The results indicate that the three dimensions individually and jointly affect exchange outcomes and the interplay of customer-specific capabilities and relational ties affect exchange outcomes differently across industry turbulence. Originality/value The existing literature lacks a comprehensive understanding of the function of boundary spanners, which serve as a key relational interorganizational governance component. By identifying three key dimensions of boundary spanner closeness and examining their effectiveness in promoting exchange outcomes, this study advances the understanding of the role of boundary spanners in interorganizational governance.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».