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Enregistrement W4283310726 · doi:10.1111/joms.12849

Temporal Dynamics in Acquisition Behavior: The Effects of Activity Load on Strategic Momentum

2022· article· en· W4283310726 sur OpenAlexaff
Thomas Keil, Yuval Deutsch, Tomi Laamanen, Markku Maula

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMomentum (technical analysis)Argument (complex analysis)Mechanism (biology)ReplicateDynamics (music)EconometricsPsychologyEconomicsPhysicsMathematicsStatisticsFinancial economicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Momentum theory suggests that acquisition experience leads to acquisition momentum in the form of a higher likelihood of subsequent acquisitions of the same type. However, this argument has been challenged theoretically and empirically. We reconcile conflicting predictions and findings of prior research and extend momentum theory by incorporating activity load as a novel causal mechanism to both replicate the base finding and explain deviations from it. We find that a high activity load due to increased acquisition activity acts as a counterforce to momentum, decreasing the likelihood of subsequent acquisitions of the same type. Moreover, we also find that the interplay of routines, cognitive frames, and activity load causes companies to alternate between different types of acquisitions – from small to large and from large to small – as management engages in attention modulation to preserve momentum. Taken together, our arguments and findings contribute to an improved understanding of temporal patterns of acquisition behaviour.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,291

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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