A relação entre confiança e custos de transação em relacionamentos interorganizacionais
Bibliographic record
Abstract
Partindo do pressuposto de que a confiança é um mecanismo relacional de governança que pode interferir nos custos associados à formação, desenvolvimento e manutenção de relacionamentos interorganizacionais, busca-se, neste trabalho, testar a relação entre confiança e custos de transação nesses relacionamentos. A partir da literatura de confiança e de custos de transação, foram formuladas quatro novas hipóteses, que sugerem uma relação negativa entre confiança e custos de informação, de negociação, de implementação e de monitoramento em relacionamentos interorganizacionais. Utilizando análise de regressão múltipla, tais hipóteses foram testadas em um estudo de caso de natureza quantitativa, em que o comprador é representado por uma montadora de automóveis e os fornecedores por uma amostra dos seus principais fornecedores. Os resultados sugerem que a confiança está relacionada negativamente com os custos de negociação e de monitoramento. Não foram encontradas, por sua vez, relações estatísticas significativas entre confiança e custos de informação e de implementação. Acredita-se que tais resultados representam uma compreensão mais refinada da relação entre confiança e custos de transação em relacionamentos interorganizacionais à medida que sugerem que os quatro tipos de custos de transação não são perfeitamente correlacionados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".