Reconceptualizing Franchisee Performance: A Configurational Approach in a Base‐of‐the‐Pyramid Context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper proposes and tests a new conceptual framing for franchisee performance that draws on institutional complexity to explore the interaction of corporate, market, and relational logics of performance. Extant research draws on corporate and market logics to explain performance; however, this does not explain individual franchisee performance in complex institutional environments such as Base‐of‐the‐Pyramid (BoP) markets where relational logics may be more important, thereby limiting explanations of how franchisee outlets perform. Drawing on data from a network of 58 franchise outlets in the context of Kenya, we conduct a configurational analysis related to sales outcomes. We leverage fuzzy‐set qualitative comparative analysis (fsQCA) to map out the conditions under which franchisees exhibit higher sales performance. Results show that three distinct configurations can lead to increased sales performance. Our results paint a nuanced picture of combinations of factors that result in franchisee success with relevance to the BoP context and beyond.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».