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Enregistrement W4379881105 · doi:10.1080/26943980.2023.2217500

Key problems of interorganizational collaborations: A multi-level and temporal analysis

2022· article· en· W4379881105 sur OpenAlexaff
Émilie Bourdages

Notice bibliographique

RevueJournal of Inter-Organizational Relationships · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Dominance (genetics)Corporate governanceInterpersonal communicationDiversity (politics)NegotiationTourismFeelingManagement scienceComputer sciencePsychologyBusinessSociologySocial psychologyPolitical scienceSocial scienceEconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers analyze interorganizational problems one at a time, at one level of analysis, and a specific point in time. Yet, interorganizational problems certainly appear in groups of interrelated problems that are nested across multiple levels of analysis and evolve over time. Moreover, analyzing problems independently hinders the ability to assess their relative importance. This study establishes key problems of interorganizational collaboration and highlights their timing. A multiple-case study was realized in the tourism industry. Twenty-eight semi-structured interviews, post-interview surveys, and secondary data allowed us to determine eight key interorganizational problems (interpersonal problems, lack of familiarity, cultural differences, roles and responsibilities problems, toxic work climate, inequity feeling, inappropriate governance, and passivity when problems arise). By using a multi-level and temporal analytical framework, our study contributes to the IOR literature in four ways: confirming problem nesting across levels of analysis, demonstrating greater problem diversity, highlighting relational problem dominance, and demonstrating lifecycle problem evolution.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,179 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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