Networks and Australian professional services in newly emerging markets of Asia
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 To understand better how professional services firms (PSFs) use networks to gain entry into newly emerging markets (NEMs), to analyze how such firms are assisted in this process by prior networks and to provide a framework of this process. Design/methodology/approach The methodology utilised in this study is qualitative and exploratory. Ten interviews across three large firms (legal, finance and media consulting) were used for the data gathering. Analysis incorporated open, axial and selective coding. Findings Prior networks provide impetus to the foreign entry aspirations of PSFs and are critical to the process. The specific functions of network actors in the entry process are to influence the firm and to provide intelligence‐gathering, arising from their participatory role in the foreign market. A framework is presented, supporting network theory as a key theoretical underpinning of strategy formulation, decision‐making and implementation by PSFs entering NEMs. Research limitations/implications The framework presented in this paper could be tested most appropriately by analysing an extended number of cases, still within a qualitative approach, prior to survey‐testing the extent of the phenomena. Within the scope of the current study, however, the framework is supported by these preliminary findings. Practical implications Networks are perceived by PSFs as a medium for capturing market knowledge and as a basis for strategic decision‐making in NEMs. Originality/value Network theory is posited as a key theoretical underpinning of core strategy formulation, decision‐making and implementation by professional services entering NEMs.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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