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Enregistrement W2058350913 · doi:10.1108/arla-08-2013-0108

Resources, capabilities and export performance: multidimensional evidence of Chile

2014· article· en· W2058350913 sur OpenAlexaff
Juan Rock, Sadrudin A. Ahmed

Notice bibliographique

RevueAcademia Revista Latinoamericana de Administración · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityBusinessSample (material)Export performanceValue (mathematics)International marketDeveloping countryMarketingIndustrial organizationInternational tradeEconomicsEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to study the relation between to export performance measures; growth exports and export intensity with the resources, capabilities and characteristics of the firms as factors determining its success. Design/methodology/approach The study used a questionnaire, answered by 133 firms from a random sample of 480 Chilean firms. Findings The two performance measures of the study, export intensity and growth of the exports resulted equally predictive of the export success, but with a different set of variables. The export growth was strongly related with the firms that had recently started, that have executive staff with an overseas education and a long term commitment to export, did research and development, followed market developing strategies and strategic alliances. The export intensity shows a strong relation with smaller firms, more experienced and involved in foreign markets. The successful companies in the foreign markets are very opportune and flexible in satisfying the needs of their clients and innovate their products. Research limitations The biggest limitation of this research is that it was conducted only in one South American country with a limited sample size. Originality/value Smaller firms require support from the State, to finance market studies, to access international fairs and financial sources. The findings are innovative for the export management in developing countries, intensive in natural resources, especially those of small size such as the case of Chile. Propósito Estudiar la relación entre dos medidas del desempeño exportador, crecimiento de exportaciones e intensidad de exportaciones, con los recursos, capacidades y características de la firma como factores determinantes de su éxito. Diseño/metodología/enfoque Un estudio basado en un cuestionario, respondido por 133 firmas de una muestra aleatoria de 480 firmas chilenas, representativa de las firmas exportadoras, seleccionadas aleatoriamente. Hallazgos Las dos medidas de desempeño exportador del estudio, intensidad de exportaciones y crecimiento de las exportaciones resultaron igualmente predictivas del éxito exportador, pero con diferentes conjuntos de variables predictivas. Limitaciones de la investigación/implicaciones La mayor limitante de esta investigación es que fue realizada en sólo un país de Sudamérica con un tamaño de muestra algo limitado. Implicaciones prácticas El crecimiento de exportaciones estuvo fuertemente relacionado con las firmas que se iniciaron recientemente, que poseen personal ejecutivo educado en el extranjero y un compromiso de largo plazo a exportar, realizan investigación y desarrollo, siguen estrategias de desarrollo de mercados. La intensidad de exportación expresa una relación fuerte con las firmas más pequeñas, más experimentadas e involucradas en los mercados extranjeros. Las compañías exitosas en los mercados de exportación son muy oportunas y flexibles en satisfacer las necesidades de sus clientes, innovan en sus productos y siguen estrategias de alianzas cooperativas y redes. Implicaciones socials Los gobiernos deberían apoyar a las firmas pequeñas, financiando estudios de mercado, apoyando su acceso a ferias internacionales y financiamiento. Originalidad/valor Los hallazgos son originales para la gestión de exportaciones en países en desarrollo, intensivos en recursos naturales, especialmente aquéllos de un pequeño tamaño, como Chile.

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)0,001
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 enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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