Have a Go or Lay Low? Predicting Firms’ Rhetorical Commitment versus Avoidance in Response to Polylithic Governmental Pressures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study extends prior research on corporate political behaviour (CPB) and firms’ pursuit of political legitimacy in response to monolithic government pressures by developing and testing a framework for analysis of CPB in response to polylithic pressures. We suggest that traditional forms of CPB may be ill‐suited to polylithic governmental pressures, such as when firms need to navigate between conflicting home‐ and host‐country political worldviews and policies. We posit that in such complex political situations, firms will turn to a more subtle form of CPB (i.e., rhetorical commitment versus avoidance) as a hoped‐for solution to their international political legitimacy challenge. Our contingency perspective also highlights how geopolitical factors (i.e., whether governments of home and host countries are clearly aligned versus misaligned) will influence whether firms express their support for a home government’s foreign policy or avoid any such expression of support. We empirically test the predictive power of our framework by analysing how these political factors led Chinese firms to opt for rhetorical commitment versus rhetorical avoidance vis‐à‐vis the Chinese government’s Belt and Road Initiative (BRI). We conclude with a discussion of how our framework for analysis and our supportive findings can inform and extend research on CPB and political legitimacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».