Impact of Buying Groups on Buyer–Supplier Relationships: Group–Dyad Interactions in Business-to-Business Markets
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the impact of business-to-business (B2B) buying groups on buyer–supplier relationships. The authors outline two distinct initiatives—monitoring and community building—through which buying groups govern buyer–supplier exchange and impact supplier performance toward buyers. Two boundary conditions are identified for the performance efficacy of the buying group's governance efforts: the buyer's own governance of the supplier and the dependence relations among the focal parties. Analyses using two-wave primary data collected from the U.S. health care sector and replications using secondary outcomes indicate support for the proposed framework. The authors conduct a conjoint experiment to further enhance the generalizability of the findings and report that a buying group's monitoring of suppliers enhances supplier performance both by itself and with increasing supplier monitoring by the buyer firm. Further, the supplier's dependence on the buying group and the buyer's dependence on the supplier both sharpen the efficacy of the buying group's monitoring program. However, the performance effects of community building are weakened as the buyer–supplier relationship becomes stronger and as the buyer grows more dependent on the supplier. The authors thus uncover novel interplays between B2B buying groups and B2B dyads and document their consequences for firm performance.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».