Leadership in the Academic Field of Business and Management and the Question of Country of Origin: A Commentary on Burgess and Shaw (2010)
Notice bibliographique
Résumé
With globalization in business academia expanding and deepening, it is timely to question the validity and utility of the concept of country of origin as a base category for comparative cross‐cultural research and theory development. In their contribution in the British Journal of Management, Burgess and Shaw (2010) rank the most productive institutions and countries contributing to board membership of top ranked journals on the basis of their country of origin. Taking their findings as a starting point for our discourse, we re‐analyse their database, in addition to our own investigations. We contend that while country of origin may be an appropriate category for between‐countries comparison of multinational entities, it is of little use when comparing meta‐national institutions, such as top tier refereed journal boards and the globalized business/management schools from which they are drawn. Our findings point towards the need for finer differentiation of what constitutes the concept country of origin, but also that its relevance should be questioned in, at least, globalized contexts. The question we pose extends to any pertinent ‘globalized’ topic within and without business and management.
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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 | 0,023 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,033 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».