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Enregistrement W2035663238 · doi:10.7202/029430ar

Des obstacles à l’exportation chez les petites et moyennes entreprises

2009· article· fr· W2035663238 sur OpenAlexvenueno aff
Jesús Arteaga-Ortíz, Rubén Fernández-Ortiz

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesExportationPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’une des questions les plus importantes abordées dans la recherche sur le commerce international est de savoir pourquoi certaines entreprises exportent plus que d’autres. Une explication fréquemment offerte par la littérature est la perception différente qu’ont les responsables de direction des obstacles ou barrières à l’exportation. Ainsi, ces 30 dernières années, dans la littérature sur l’internationalisation, l’étude des barrières à l’exportation a été abordée sans toutefois aboutir à un classement identique ; il n’existe en outre aucune homogénéité en ce qui concerne le nombre de barrières existantes, les types de barrières et leur importance relative, ni de critère uniforme pour déterminer quelles sont les barrières les plus importantes, la typologie de celles-ci ou l’échelle pouvant les englober. Nous considérons donc qu’il existe une lacune dans la recherche sur l’activité d’exportation et qu’il faut établir une échelle de barrières à l’exportation susceptible d’être extrapolée à d’autres études sur l’internationalisation. C’est pourquoi, dans le présent article, nous avons pour objectif d’effectuer une révision des principales études théoriques et empiriques existantes sur les barrières à l’exportation, de proposer un classement intégratif de celles-ci et d’étudier leur perception de manière empirique, de telle façon que ce classement puisse être universellement accepté et utilisé dans de futures études sur l’exportation. En prenant une population de 2 590 entreprises (478 réponses) et en utilisant des équations structurelles, les quatre dimensions ou facteurs de barrières à l’exportation proposés se confirment : barrières de la connaissance, des moyens, du processus et exogènes. Un certain nombre d’implications et de contributions universitaires découle des conclusions de cette étude.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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