MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2045635179 · doi:10.1108/17554250810909428

The international competitiveness of Asian firms

2008· article· en· W2045635179 sur OpenAlexaff
Alan M. Rugman, Chang Hoon Oh

Notice bibliographique

RevueJournal of strategy and management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisBusinessCompetition (biology)ExploitGlobalizationOriginalityCompetitive advantageIndustrial organizationInternational marketInternational tradeMarketingEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Conventional studies of international competitiveness use country‐level data, but the aim of this paper is to extend this work by using firm level data of large Asian firms. Design/methodology/approach The authors gathered the regional sales and assets data for large Asian firms listed in latest Fortune Global 500 from their annual reports. They then applied the data to the firm specific advantage/country specific advantage matrix and the regional matrix frameworks developed by Rugman. Findings It is found that most Asian firms do not operate globally, but focus on their home region. Thus, Asian firms exploit and develop their FSAs regionally. Only a few large Japanese and Korean firms have significant sales outside of Asia. Large Asian firms vie with their regional competitors in their home region market. Originality/value International competitiveness does not necessarily mean globalization or global competition. International strategic management should consider the reality of regional competition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations49
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of strategy and managementMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207