Do family businesses “pay it forward”? seeking to understand the relationship between intergenerational behaviour and environmentally sustainable business practices
Notice bibliographique
Résumé
Family business research has explored a number of important questions related to the complexity of intra-organizational family-based involvement (Sharma, 2004; Sharma, Hoy, Astrachen & Koiranen, 2007; Debicki, Matherne III, Kellermanns & Chrisman, 2009; Litz, Pearson & Litchfield, 2011), but the possibility of a potential link between the intentions and actions to facilitate or pursue the voluntary sacrifice by the current generation for generations still to come has largely gone unexplored. I seek to further explore how one’s intention and action, or succession strategy, to eventually pass an enterprise on to the next generation of family potentially influences how one manages that enterprise in the present. I conducted the research using a cross-sectional survey of 218 Manitoba family farms in 2011 to 2012. The data was collected in both an on-line and paper format. I have tested my hypotheses in the Manitoba family farm community to confirm a positive relationship between family farm succession strategy and environmental behaviour while controlling for industry specific measures. The proposed moderators of industry context (resource munificence) and familial context (intergenerational affinity) were not significant. The results provide further support to the notion that within the family business context, succession strategy and environmental behaviours are connected to intergenerational beneficence as “the extent to which members of the present generations are willing to sacrifice their own self-interest for the benefit of future others in the absence of economic or material incentives to present actors for doing so” (Wade-Benzoni & Tost, 2009:166).
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».