MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138864165 · doi:10.3386/w10613

The Evolution of Concentrated Ownership in India Broad patterns and a History of the Indian Software Industry

2004· preprint· en· W2138864165 sur OpenAlexaboutno aff
Tarun Khann, Krishna G. Palepu

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueItaly: Economic History and Contemporary Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftwareBusinessGeographyComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As in many countries (Canada, France, Germany, Japan, Italy, Sweden), concentrated ownership was a ubiquitous feature of the Indian private sector over the past seven decades. Yet, unlike in most countries, the identity of the primary families responsible for the concentrated ownership changes dramatically over time. The resulting turnover is perhaps even more than turnover in leading U.S. firms over the same time period. It does not appear that concentrated ownership in India is entirely associated with the ills that the literature has recently ascribed to it in emerging markets. If the concentrated owners are not exclusively, or even primarily, engaged in rent-seeking and entry-deterring behavior, concentrated ownership may not be inimical to competition. Indeed, as a response to competition, we argue that at least some Indian families have consistently tried to leverage internal markets for capital and talent inherent in business group structures to launch new ventures in environments where external factor markets are deficient. In the process they have either failed hence the turnover in identity or reinvented themselves. Thus concentrated ownership is a result, rather than a cause, of inefficiencies in markets.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,179 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic ResearchMême sujetItaly: Economic History and Contemporary IssuesTravaux en français237 207