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Enregistrement W4377823102 · doi:10.1080/1051712x.2023.2214546

The Impact of Anger and Dependence on Supplier Decision-Making

2023· article· en· W4377823102 sur OpenAlexaff
Benoit Bourguignon, Harold Boeck, Irvine Clarke

Notice bibliographique

RevueJournal of Business-to-Business Marketing · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngerPsychologySocial psychologyProcedural justiceSet (abstract data type)OddsQuality (philosophy)Multilevel modelSocial exchange theoryApplied psychologyLogistic regressionComputer scienceStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The research combines social exchange theory with the appraisal tendency framework to explore how anger impacts supplier decision-making when threatened by customers. When making the decision whether or not to comply with customers, suppliers may be influenced by other factors explored in this study, including relational norms, procedural justice, cost-benefit analysis, mimetic isomorphism, relationship quality, dependence, and interdependence.Method Over 1,000 respondents were recruited through Mechanical Turk and participated in a scenario-based experiment with vignettes. Using high/low levels of anger, and high-low levels of dependence, each condition assessed compliance and relative importance of supplier outcomes. The study employed mixed-effects logistic regression with a random intercept, Odds-Ratios, and a three-way repeated-measures ANOVA to test hypotheses.Findings This study demonstrates that anger reduces compliance and skews five decision-making criteria. Specifically, anger inflates the influence of (1) relational norm violation and (2) procedural justice but reduces the importance of (3) mimetic isomorphism. Contingent upon whether the supplier is dependent or not, anger can lower the influence of (4) cost-benefit analysis (if not dependent) and (5) relationship quality (if dependent).Research Implications This manuscript addresses the calls for more research by the academic community suggesting that in order to understand B2B exchanges more deeply Social Exchange Theory (SET) should be combined with other theories.While integrating the appraisal tendency framework (ATF) and SET, this study reduces criticisms about prior research that ignore emotions in social exchanges and provides ideas for how organizational decision-making can be influenced by anger.Practical Implications By understanding how anger influences suppliers, both parties can make better decisions and decrease the possibility of relationship dissolution.Originality/Value/Contribution This study highlights the role of anger in organizational decision-making.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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