Logics of local actors and global agents: divergent values, divergent world views
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to develop a theoretical explanation of conflicts and incompatible interpretations of events between agents of multinational corporations (MNCs) and actors present in certain host countries. It aims to situate the argument in comparative economic systems as a part of a broader social system. The socio‐economic system can be modeled using institutional theory, particularly using Scott's three pillars and the concept of formal and informal institutions. Within different socio‐economic systems a dominant logic is developed, and this becomes internalized among actors and agents as behavioral scripts. Design/methodology/approach The paper uses a multi‐level and multi‐disciplinary conceptual analysis, developing a model of dominant logic and behavioral scripts with MNC agents and traditional emerging economy actors. Findings MNC agents and traditional emerging economy actors have difficulty comprehending the logic of the other, creating a fertile context for conflict. Research limitations/implications An ideal type template is developed that can be used for empirical investigations focusing on situations where disagreement and conflict occur when MNCs operate in traditional emerging economies. Practical implications By integrating the authors' conceptualization into training for expatriate managers, the potential for conflict can be reduced. Originality/value This multi‐level and multi‐disciplinary model allows grounded development of understanding of conflicts or potential conflicts in the MNC agent‐traditional emerging economy actor context.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,048 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».