Turning aligned interests into higher chain performance in franchising
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to study research on franchise chain performance that has focused on franchisors’ efforts to align their interests with those of franchisees to address partner uncertainty. In contrast, the question of what a franchisor should do to address another type of uncertainty and task uncertainty remains understudied. The authors suggest a franchisor’s coordination as a key means of alleviating task uncertainty and ongoing support and plural form as two mechanisms of coordination. The authors also posit that aligned interests between the franchisor and the franchisee improve, whereas one-sided interest impedes, chain performance. Furthermore, providing greater ongoing support or deploying plural form amplifies the positive effect of aligned interests on chain performance. Design/methodology/approach The authors relied on secondary data to test the hypotheses. The authors collected data for analysis from Bond’s franchisee guide and Nation’s Restaurant News restaurant database. They also tested the framework by analyzing 17-year, panel data of 71 restaurant chains operating in the USA and Canada using system generalized method of moments. Findings Results show that aligning interests does improve chain performance, but that the positive effect is amplified when aligned interests are matched with a chain’s provision of ongoing support or use of plural form. Originality/value The authors explicate why it is not enough to address the misaligned interests or lack of coordination alone; a chain manager needs to address both of these problems together. In addition, the authors explicate how two franchisee coordination mechanisms – ongoing support and plural form – help a chain augment the beneficial effect of aligning interests on chain performance. Without solving the twin problems of misaligned interests and coordination simultaneously, a chain is unlikely to achieve its full performance potential.
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 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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».