Beyond Contractual Governance: A Configurational Exploration of Stakeholder Value Capture
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
Community-firm contracting has emerged as a widely used tool in the extractive industries, aimed at ensuring local communities receive a share of the value generated from large-scale resource development projects. These agreements typically include provisions for local hiring, educational scholarships, and other community-based benefits. While they appear to promote more equitable value distribution practices, empirical evidence suggests that their outcomes may vary significantly. In light of these mixed results, this study seeks to explore the conditions under which community-firm agreements lead to more favorable outcomes for local communities. To address this, we apply a value-based strategy (VBS) lens to examine when community stakeholders are better able to effectively capture value from their relationship. To do so, we develop a novel longitudinal dataset of 141 Indigenous communities in Canada, each of which is located near a resource extraction project where a community-firm agreement has been established. Using fuzzy-set qualitative comparative analysis (fsQCA), we identify specific community configurations that are more likely to benefit from these agreements, as well as those where contracting may negatively affect community wellbeing. Our findings contribute to a deeper understanding of when community-firm agreements may successfully distribute benefits among community stakeholders, leading to more equitable value distribution. Theoretically, this research also sheds light on how stakeholder factors, such as bargaining power and other contextual factors, influence value capture outcomes.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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