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Enregistrement W4417406947 · doi:10.5465/amr.2023.0033

Beyond Dangling Carrots: The Effect of Policy Maker Motives on Their Response to Corporate Political Activity

2025· article· en· W4417406947 sur OpenAlex

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 Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsAppealPerspective (graphical)Public policyAmbiguityAffect (linguistics)Decision makerKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Management scholars have predominantly theorized corporate political activity (CPA) as an exchange wherein a firm offers resources to a policy maker in return for favorable policy. While the CPA literature has extensively explored what drives firms to engage in CPA, it remains largely silent on the question of why a policy maker would accede to a firm’s attempt at influence. Drawing on social influence theory, we develop a framework that extends current CPA theory and centers a policy maker’s perspective when faced with CPA. We introduce a policy maker’s noninstrumental motives and identify novel types of CPA that appeal to these motives. We also consider the role of the bureaucrat—a heretofore largely ignored but important type of policy maker whose motives differ from those of politicians in key respects that shape whether and how a given policy maker is influenced. Lastly, we examine how third-party lobbyists affect the CPA process, identifying key pathways through which they are likely to enhance a firm’s CPA. By theorizing around the motives of the policy maker faced with CPA, we present a novel policy maker-centered framework that helps us better understand this socially and economically important strategy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,287 · 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