International information seeking behaviour of South African exporters
Notice bibliographique
Résumé
While there are many requirements for making successful decisions, the raw material is information. Nowhere is this more evident than in the international arena. As Czinkota (1991:86) wrote: 'Information is even more important in the international setting, where entirely new parameters and environments are encountered.' Unfortunately, in spite of the growing importance of international trade, little knowledge exists about how firms gather information outside of their home country. The recognition of this lack of research has lead to a special call for papers by International Marketing Review in 2001, looking at this issue. There are a plethora of studies that look at how domestic firms gather information (e.g. Prescott and Bhardwaj, 1995, looked at the type of information collected by American firms). However, with the exception of a handful of studies (e.g. Bodur and Cavusgal 1985; Calof 1997; Hart, Webb and Jones 1994; Souchon and Diamantopoulos 1999; Mohamad, Zafar and Honeycutt 2001) it is not known whether these findings apply in an international context. More important for this study, research to date has focused on developed countries (Canada, United States and the United Kingdom) and not on an emerging or an economy in transition, such as the South African one
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».