Location Choice Network Patterns of Japanese Multinational Companies in Europe
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates network patterns of location choice of multinational companies by using multinomiallogit method. It empirically analyses regional economic factors, which were significant for attracting investmentsof Japanese companies during the last decade, by using the most detailed regional data possible. In addition toprevious studies, this paper particularly addresses factors, which follower Japanese companies consideredimportant in their investment decisions. For Japanese multinational company to locate near to other alreadyestablished company from the same country there could be such reasons as: they tend to follow their businesscustomers or because of existing intra-firm linkages already established in Japan, which they carry on in theirinvestment decisions.The aim of the paper is threefold. Firstly, it analyzes significant regional economic factors, which followerJapanese companies consider important in choosing regions with already established Japanese firms and,secondly, it analyzes those regional economic factors, which are significant for those companies, which chooseto locate near to hubs of other Japanese companies. Thirdly, by using distances between regional centers, thispaper tries to establish significance of physical distance in establishing hub of Japanese companies. Paperhypotheses that Japanese companies disregard geographical distance in their investment decisions as they createnetworks of Japanese companies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».