Korean international joint ventures: how the exchange climate affects tacit knowledge transfer from foreign parents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to develop and test a theoretical model to examine how exchange climate attributes and contextual factors between two parent firms in an international joint venture (IJV) affect tacit knowledge transfer. The authors investigate how this tacit knowledge, which comprises international marketing expertise, knowledge about foreign cultures and tastes and managerial practices, impacts IJV performance. Design/methodology/approach Based on data from a survey of IJV managers in 326 Korean firms from a variety of industries, structural equation modeling (AMOS 18.0) is used to test the authors’ hypotheses. Findings The findings show that conflict resolution and cooperation positively affect tacit knowledge transfer, but communication does not. It was found that the difference in the relative levels of economic development in the environments of partners significantly influences tacit knowledge acquisition, but cultural distance does not. Tacit knowledge acquisition positively influences IJV performance. Originality/value The paper fills a gap in the literature by articulating the relationships between exchange climate attributes and tacit knowledge acquisition. Exchange climate, characterized by behavioral processes that directly impact knowledge transfer, constitutes an important missing link in prior research about tacit knowledge transfer. The paper contributes to a better understanding of the dynamic relationships among relational capital, exchange climate and tacit knowledge transfers. The model the authors develop and test has important implications for the design of organizational processes that facilitate tacit knowledge transfer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle