What role does generic strategy play in how managers adapt their aspirations in response to performance feedback?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose When managers set aspirations for their firms, they typically compare their own firms' performance to past aspirations as well as to the performance of social reference groups. The authors explore how firm generic strategy affects managers' adaptation of firm aspirations in response to feedback from three social reference groups that vary in terms of breadth (population average, strategic group, and one direct rival). Design/methodology/approach The authors propose that firm generic strategy (low-cost or differentiation) functions as an organizational information filter through with managers interpret performance feedback. The authors test for whether generic strategy has a moderating effect on the influence of performance feedback from social reference groups. Findings Based on a longitudinal sample of US airlines, the study shows that all firms are influenced most strongly by their strategic groups. Low-cost and differentiation generic strategies differ in terms of which social reference group motivates a larger reaction when overperforming: low-cost firms are more influenced by the population average which is contributed to by the entire industry than are differentiating firms, while differentiating firms are more swayed by the narrow focus of their direct rivals than are low-cost firms. Originality/value Although firm strategy represents a core decision at the firm level, to the best of the authors’ knowledge, performance feedback research, surprisingly, has not yet integrated generic strategy into its models.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».