MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2147565862 · doi:10.5539/ibr.v5n2p179

Gaining Competitive Advantage through Marketing Strategies in Container Terminal: A Case Study on Shahid Rajaee Port in Iran

2012· article· en· W2147565862 sur OpenAlexvenueno aff
Hossein Cheraghi, Alireza Khaligh, Abbass Naderi, Alireza Miremadi

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPort (circuit theory)BusinessCompetitive advantageContainer (type theory)Service (business)Default gatewayMarketingIndustrial organizationOperations managementComputer scienceEngineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shahid Rajaee port complex at Bandar Abbas is the country’s principal gateway for containerized cargo. It has emerged as a leading regional commercial center and a world class business environment. It has now become the logical place to do business in the Middle East, providing investors with a unique value added platform. Ports have a significant role in today’s networked business environment. They are being regarded as hubs that are part of various logistics systems. The very essence of seaport is to link maritime networks and land network. These networks for the port are means of analyzing its competitiveness. The objective of this study is to find out the main factors which impact on competitiveness of container port in Shaied Rajaee. Port and enable it to suggest and apply the profound marketing strategy to get the huge load in this port. Based on our findings by employing the factor analysis is to reveal the vital competitiveness of the port. It reveal that that port strategy and policy, port logistics, hinterland condition, availability, shipping maritime service, port Regional center, shipping agreement and port service and connectivity are determining factors in the shahid Rajee port in Iran.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetMaritime Ports and LogisticsTravaux en français237 207