悪い研究からよい研究へ：学術的水準とインパクトを高めるための基準 Bad to Good : Achieving High Quality and Impact in Your Research

悪い研究からよい研究へ：学術的水準とインパクトを高めるための基準<br>Bad to Good : Achieving High Quality and Impact in Your Research

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悪い研究からよい研究へ：学術的水準とインパクトを高めるための基準
Bad to Good : Achieving High Quality and Impact in Your Research

Woodside, Arch G.

ウェブストア価格 ¥13,657（本体¥12,416）
Emerald Group Publishing Limited（2016/08発売）
外貨定価 US$ 65.99
ポイント 124pt

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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 320 p.
言語 ENG
商品コード 9781786353344
DDC分類 658.4034

Full Description

For decades, scholars have bemoaned the low relevancy and impact of most research in the leading journals in business, management, and marketing. The majority of the research that gets published, perhaps 70% of it, hardly has any measurable scholarly impact in terms of citations. Rather than low relevancy, 'Bad to Good' posits that the deeper issue is the pervasive use of bad research practices appearing in most articles in almost all ranked journals in the sub-disciplines of business.
With the objective of reducing the high volume of bad practices in research in finance, management and marketing, the book offers tools for improving theory construction and empirical testing of theory especially by early-to-mid scholars. 'Bad to Good' covers 24 common bad practices, explaining why they are bad and how to replace them with good practices.
Arch Woodside is a leading voice on how to improve business research. He served as the Editor-in-Chief of the 'Journal of Business Research' (JBR) for forty years. In 2016 the JBR ranked first among the top-twenty journals in marketing in the Google.com/scholar h-5 index (an impact metric) and seventh among the strategic management sub-discipline.

1. Moving Away from Bad Practices in Research Toward Constructing Useful Theory and Doing Useful Research - Arch G. Woodside
2. Embrace Complexity Theory, Perform Contrarian Case Analysis, and Model Multiple Realities - Arch G. Woodside
3. Moving Beyond Multiple Regression Analysis and Symmetric Tests to Algorithms and Asymmetric Tests - Arch G. Woodside
4. Case-Based Modeling of Business-Business Relationships - Arch G. Woodside and Roger Baxter
5. Performing Triple Sense-making in Field Experiments - Arch G. Woodside, Alexandre Schpektor and Richard Xia
6. Complexity Theory, Configural Analysis, and Deepening the Service Dominant Logic - Pei-Ling Wu, Shih-Shuo Yeh, Tzung-Cheng (T.C.) Huan and Arch G. Woodside
7. Complexity Theory and Human Resources Management: Transcending Variable and Case-Based Perspectives of Service Employees' (Un)Happiness and Work Performance - Chyi Jaw, James Po-Hsun Hsiao, Tzung-Cheng (T. C.) Huan and Arch G. Woodside