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Enregistrement W7070682678

Perspectives on Firm Strategies in the Non-Market Environment

2021· article· en· W7070682678 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Identity and Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Agency (philosophy)Government (linguistics)PoliticsStakeholderPrivate sectorEconomic interventionismProcess (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The non-market environment, which includes “the rules of the game” that govern economic interactions in the market, plays a central role in the ability of firms to create economic value and to sustain competitive advantage. This dissertation focuses on firms’ interactions with different elements of the non-market environment and is comprised of three essays.\nEssay 1 examines the conditions under which firms reach agreements with environmental activists in regulatory agency proceedings to mutually settle disputes. The chapter argues that actions of firms will be dictated by the features of the regulatory decision-making process and the heterogeneity in the attributes of firms, activists, and the regulators. Statistical analysis in the context of regulatory proceedings in the U.S. electric utilities sector demonstrates that alongside firms and activist attributes, external pressures emanating from multiple stakeholder interests and the political ideology of regulators influence the likelihood of agreements.\nEssay 2 examines how differences in the political resources and capabilities of incumbent firms and sharing economy market entrants manifest in their lobbying strategies when they compete in the non-market environment to shape regulatory entry standards. Results from a statistical analysis in the ridesharing industry in Toronto, Canada, demonstrate that the incumbent (taxicab firms) and the market entrant (Uber), targeted different types of legislators for lobbying as they seek the legislators’ support for their respective regulatory positions.\nEssay 3 examines how government intervention in the management of private firms affects the performance of firms. Undertaken in the context of Chrysler’s bailout by the U.S. Federal Government in 2008, the chapter quantifies the effect of government’s intervention, which extended beyond capital injection and affected the day-to-day operations of the firm, on Chrysler and its constituent brands. Results demonstrate that all four brands of Chrysler experienced a decrease in their sales during the period of government intervention. However, this decrease was felt differentially across the brands and ranged between a 51 percent and 19 percent of average monthly sales.\nOverall, this dissertation aims to expand and enrich the knowledge on strategies of firms as they navigate the uncertainties associated with the non-market environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
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