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Enregistrement W4285393498 · doi:10.5430/ijba.v13n4p19

Coopetition at Society Level: A Scale Validation

2022· article· en· W4285393498 sur OpenAlexvenueno aff
Rodrigo Oliveira-Ribeiro, Adriana Fumi Chim‐Miki, Petruska de Araújo Machado

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoopetitionScale (ratio)BusinessKnowledge managementMarketingComputer scienceEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The researchers study coopetition in various levels such as individual, intraorganizational or interorganizational. However, there is a gap in coopetition studies at the society level, at the meta-level. We consider Social Coopetition as the capacity of the society's stakeholders to work together, oriented to create social value to generate solutions to economic, social and environmental problems, providing local development based on cooperation and social commitment. This research has twofold objectives, i) to define Social Coopetition and propose its dimensions, ii) to validate a scale to measure coopetition at society level. An expert's panel analyzed 101 variables extracted by the literature review, and they selected 75 variables grouped in 7 dimensions as a qualitative pre-validation. In the sequence, we performed an exploratory and confirmatory factor analysis to validate the scale. Our findings indicated 12 dimensions could express the social coopetition level: social asymmetry, perceptions of individual and collective benefits, socio-political characteristics, communication, competition, social competence, social commitment, previous experience, social governance, interdependence, technological and innovation level and cultural similarity. The findings provide a scale to monitor the social coopetition through 48 variables. Our results bring a novel in the coopetition field and have theoretical and practical implications. The findings explore a new coopetition level. Also, it provides a tool for municipal management to improve the coopetition strategies performance toward the generation of social value.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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