Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we will look in greater detail at each of the seven concepts of this book's unifying framework. The reader will recall the seven concepts, shown again in Figure 1.1: 1. Internationally transferable (or non-location-bound) firm-specific advantages (FSAs) 2. Non-transferable (or location-bound) FSAs 3. Location advantages 4. Investment in – and value creation through – recombination 5. Complementary resources of external actors (not shown explicitly in figure) 6. Bounded rationality 7. Bounded reliability Let us start by discussing internationally transferable FSAs. Internationally transferable FSAs and the four MNE archetypes The MNE creates value and satisfies stakeholder needs by operating across national borders. When crossing its home country border to create value in a host country, the MNE is, almost by definition, at a disadvantage as compared to firms from the host country, because these firms possess a knowledge base that is more appropriately matched to local stakeholder requirements. The MNE incurs additional costs of doing business abroad, resulting from cultural, economic, institutional and spatial distance between home and host country environments. MNE managers often find it particularly difficult to anticipate the liability of foreignness resulting from the cultural and institutional differences with their home country environments, even though these may be reduced over time as the firm learns and gains increased legitimacy in the host country. In order to overcome these additional costs of doing business abroad, the MNE must have proprietary internal strengths, such as technological, marketing or administrative (governance-related) knowledge.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».