Re‐Evaluating the Offshoring Decision: A Behavioural Approach to the Role of Performance Discrepancy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Firms are in a continuous process of critically re‐evaluating their offshoring strategies due to performance discrepancies. While prior research has focused on the implementation of organizational responses to performance shortfalls, we examine the offline search process, a key antecedent of organizational change, during which firms simultaneously explore alternative solutions when facing either a positive or a negative discrepancy between performance and aspirations. We adopt the Behavioural Theory of the Firm (BTOF) to investigate how the search process is affected by the size and nature (as being positive or negative) of the discrepancy as well as how it is moderated by cognitive biases. By examining 441 offshoring initiatives, we study firms' search processes in a novel context that refers either to ‘local’ solutions that are close to the current activity (i.e., expansion in the same host country) or ‘distant’ solutions that are far from the current one (i.e., relocation to a third country or to the home country). Our results provide new insights into organizational search, namely that performance shortfalls lead to distant search unless this choice is moderated by a location‐specific anchor bias relating to the strategic importance of host location, while positive discrepancies trigger local search with decision‐makers more inclined to consider expansion in the current host country.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».