Insider vs. Outsider: Choosing Local Market Knowledge Source in the Emerging Market
Notice bibliographique
Résumé
Since multinational corporations (MNCs) in host countries frequently face location-based disadvantages, local market knowledge acquisition has become an increasingly important topic in the knowledge management literature. Within this research stream, the process of local market knowledge transfer has been widely discussed. However, the issues of the source (especially the internal and external sources) for MNCs to obtain local market knowledge have not been well studied, especially in the emerging market context. Also, the consequence of choosing a local market knowledge source, which interests practitioners more, rarely appears in the literature. This study aims to be the first conceptual paper discussing both antecedents and outcomes of choosing either inside or outside local market knowledge source in the emerging market context. The framework we propose, using MNCs as the unit of analysis, includes both micro-environmental factors (organizational culture and the home market performance of MNCs) and macro-environmental factor (the openness of the economic system in the emerging market) that impact the local market knowledge source choice (insider or outsider) of MNCs. In addition, we discuss how the extent of the environmental turbulence (especially market turbulence) in the emerging market moderates the relationship between either inside or outside local market knowledge source and the performance of MNCs in the emerging market. We believe our framework is a parsimonious and systematically clear way of explaining what is actually a complicated phenomenon and we hope that this paper provides a conceptual framework, which stimulates subsequent empirical studies.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».