Is your company competent, interpersonal or community focused? The effect of values and brand portfolio on company reputation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is twofold: first, to determine if pharmaceutical companies can be grouped based on their espoused values, and second, to examine the relationship between these values and company reputation. Design/methodology/approach A descriptive study design is used with two separate analyses: cluster analysis for grouping the companies; and descriptive data analysis for determining cluster differences. Findings The findings suggest that there are three value clusters: competent, community and interpersonal, with the community group showing the highest relative reputation, and the interpersonal cluster as the lowest. Brand portfolio composition appears to positively contribute to reputation. The effect of portfolio specialization is based on a company’s closeness to its therapeutic community, which may be influenced by the outward characteristics of its values. Research limitations/implications Future research should examine the longitudinal effects of values on reputation combined with case studies. Practical implications Regardless of cluster classification, all firms should develop strong ties with their therapeutic communities using both personal and digital/omnichannel strategies. Social implications A company’s values are becoming an important consideration for all customers and stakeholders. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study is the first to systematically examine the activities of leading pharmaceutical firms to link a specific value cluster to company reputation.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle