MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138912328 · doi:10.5465/amp.2009.39985542

Managing Joint Ventures

2009· article· en· W2138912328 sur OpenAlexaff
Paul W. Beamish, Nathaniel C. Lupton

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Perspectives · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessNegotiationHonestyOrder (exchange)MarketingProcess (computing)Joint ventureJoint (building)Government (linguistics)Public relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joint ventures aid firms in accessing new markets, knowledge, capabilities, and other resources. Yet they can be challenging to manage, largely because they are owned by two or more parent companies. These companies may have competing or incongruent goals, differences in management style, and in the case of international business, additional complexities associated with differing government policies and business practices. We examine research on joint venture (JV) performance in order to identify prominent academic discussions established over the last 25 years. From this research, we draw implications from past research and areas for future research on successfully managing JVs, taking into account the decisions JV partners must make throughout the partnering process, from initial motivations through partner selection and negotiation of terms to implementation and ongoing management. Key implications include the necessity of honesty, trust, and commitment for the success of the JV, settling disputes by focusing on what is best for the JV rather than individual partner objectives, and division of managerial responsibilities according to the functional expertise of each partner.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,017

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations228
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management PerspectivesMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207