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Enregistrement W4411976984 · doi:10.1093/jcr/ucaf041

Why Horizontal Organizations Don’t Fall Flat: Organizational Structure Shapes Perceptions of Egalitarianism and Company Warmth

2025· article· en· W4411976984 sur OpenAlexaff
Guanzhong Du, Darren W. Dahl, Katherine White

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)BC Innovation CouncilUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEgalitarianismPerceptionOrganizational structureHorizontal and verticalSociologyPsychologySocial psychologyManagementEconomicsMathematicsGeometryPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, a growing number of companies have evolved toward relatively “flat” management structures with minimal hierarchical layers of management. Some even leverage this flatness as a key marketing message and defining element of corporate identity. Although organizational structure has been studied extensively throughout various disciplines, its influence on consumer response has received little attention. This research reveals that a company’s organizational structure can shape consumer perceptions of and subsequent responses to the company. All else being equal, perceived organizational flatness (vs. tallness) tends to induce more positive consumer reactions, such as increased purchase amounts, advertising engagement, purchase intentions, crowdfunding contributions, and brand choice. This phenomenon occurs because consumers infer that flatter companies foster relational egalitarianism, which in turn enhances perceived company warmth. However, the positive effect of perceived flatness is not universal. It is eliminated or reversed among people with a lower preference for egalitarianism and those with conservative political ideologies. This work enriches our understanding of how a company’s organizational attributes, which are usually regarded as beyond the consumer’s purview, may shape consumer perceptions of the company, offering insights for businesses as they embrace new ways of communicating and promoting themselves to consumers.

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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2025
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