Buyer–Supplier Relationship Dynamics in Buyers’ Bankruptcy Survival
Notice bibliographique
Résumé
A bankrupt buyer firm's interactions with its suppliers during bankruptcy have critical implications for both parties and for the broader economy, yet these interactions remain poorly understood. The authors build on research on buyer–supplier relationship dynamics to demonstrate that accommodative and exploitative velocities—the rate and direction of change in the corresponding acts—serve as signals affecting bankruptcy survival. They show how signal characteristics (i.e., the variability in accommodative and exploitative acts) and signaler characteristics (i.e., whether the party undertaking the acts is the buyer or its suppliers) moderate the impact of accommodative and exploitative velocities on bankruptcy survival. Study 1 examines the bankruptcy survival outcome of 310 U.S. bankruptcies over 14 years and finds that a 1% increase in accommodative (exploitative) velocity increases (decreases) the buyer's survival by 39% (33%). Further, variability in accommodative acts weakens their effect, and suppliers' (vs. the buyer's) accommodative and exploitative velocities are less deterministic of the buyer's bankruptcy survival. Study 2 uses a scenario-based experiment to shed light on the mechanism underlying the impact of the two velocities on bankruptcy survival. The findings from both studies demonstrate the key role played by buyer–supplier interactions in a buyer's bankruptcy survival.
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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 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».