MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402574384 · doi:10.5465/amd.2024.0140

How Does the Enforcement of Labor Law Affect Other Firms? Exploring the Spillover Effects on Competitors’ Responsible HRM Practices

2024· article· en· W4402574384 sur OpenAlex
Geoffrey Wood, Marilou Ioakimidis, Rafailia-Foteini Chousmekeridou, Eleanna Galanaki

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Discoveries · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisAffect (linguistics)Spillover effectBusinessLaw enforcementEnforcementIndustrial organizationLabour economicsEconomicsMarketingPolitical scienceLawPsychologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How does the enforcement of labor regulations impact across a sector? This study questions whether penalizing one firm for labor violations induces competitors to improve or degrade their human resource (HR) standards. Prior work on inter-organizational spillover effects focuses on other business areas (e.g., knowledge and technology, each of which has its own specific features), is heterogeneous, and does not directly engage the above question. Labor is an active agent and an internal stakeholder; moreover, corporations make decisions that are distinct to individuals. Hence, unit theories designed to understand one aspect of the spillover phenomena are not readily transferable to the domains encompassed in this study. Adopting an abductive exploratory design, we report that fines lead competitors to “relax” their adoption of responsible HR practices. Exploring further the boundary conditions of this discovery, we found that industry competition, the magnitude of fines, productivity, and the presence of labor units moderate the above relationship. After that, we propose directions for future unit theorizing and the potential place of the latter within broader programmatic theorizing. At an applied level, the study helps HR managers better understand the likely consequences of a competitor being fined for breaching labor standards.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,291 · 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