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Enregistrement W1974487029 · doi:10.1108/jbim-07-2013-0153

Innovations in marketing of higher education: Foreign market entry mode of not-for-profit universities

2014· article· en· W1974487029 sur OpenAlexaff
Vik Naidoo, Terry Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Business and Industrial Marketing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalizationMarketingExtant taxonProfit maximizationProfit (economics)OriginalityBusinessInternational businessValue propositionGrounded theoryIndustrial organizationEconomicsQualitative researchSociologyMicroeconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this study is to examine the innovations in the international activities of not-for-profit (NFP) universities. While the entry mode literature is well addressed, particularly by international marketing and business scholars, an academically interesting and managerially relevant question relates to the applicability of extant research to the emerging phenomenon of internationalization in the NFP sector. Design/methodology/approach – Using an inductive constructivist qualitative methodology grounded in 12 case studies of internationalization in the NFP education sector, this study applies Dunning’s eclectic framework as its theoretical anchor. Findings – This study identified that entry mode choice in the NFP context may not always be reconciled with extant literature derived mostly from a for-profit context. In particular, the broader definition of offshore equity investment is in sharp contrast to previous entry mode research which is largely, if not exclusively, grounded in a for-profit context. Originality/value – Extant frameworks developed to explain the entry mode phenomena tend to assume a profit maximization philosophy. The propositions advocated in this study are a step further to develop our understanding of internationalization of NFP universities.

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 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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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