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Enregistrement W2087215645 · doi:10.1287/orsc.1090.0514

Collective Learning in Global Diffusion: Spreading Quality Standards in a Developing Country Cluster

2010· article· en· W2087215645 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOrganization Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)IndigenousBusinessQuality (philosophy)Developing countryProduction (economics)Process (computing)Industrial organizationOrganizational learningWork (physics)Cluster (spacecraft)DiffusionMarketingKnowledge managementEconomic geographyEconomic systemEconomicsEconomic growthManagementMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research analyzes how foreign organizational practices diffuse among indigenous enterprises in a developing economy. It highlights the collective knowledge-building process as central for understanding diffusion. Based on a longitudinal case study of a cluster of dairy producers in Nicaragua, a representative low-income country, it looks at cross-border diffusion in conditions that differ significantly from advanced economies. The current literature that highlights institutional pressures driving global spread of practices has limits for capturing a significant dynamic caused by increased integration of markets and production. By focusing on production organization and practices in a late developing context, this paper explains the intertwined process of spreading new standards and changing existing local practices by elaborating the relationship among building collective capabilities, learning, and standards diffusion. This study enriches current views on institutional effects and adds to the practice-based literature, as well as to the work on developing economy firms in organizational research.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,290 · 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