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Enregistrement W2253316367 · doi:10.15388/omee.2015.6.1.14226

Symbiotic Vs Commensal Networking: the Case of Textile SMEs in China and Russia

2015· article· en· W2253316367 sur OpenAlexaff
Andrey Mikhailitchenko, Anna Sadovnikova

Notice bibliographique

RevueOrganizations and Markets in Emerging Economies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyBusinessBusiness networkingSample (material)ChinaCriticismField (mathematics)MarketingIndustrial organizationTextileEmerging marketsKnowledge managementBusiness modelSociologyComputer sciencePolitical scienceElectronic businessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research is to contribute to the literature addressing the characteristics of small and medium enterprises (SMEs) based on the sample drawn from two emerging economies – China and Russia. The study investigates the intensity and typology of networking activities that SMEs are involved in. The research contributes to the field by empirically investigating, testing, and putting into a unified framework the measurement tools required for identifying symbiotic and commensal types of SMEs’ networking interactions. It also provides an insight into attitudinal, managerial, cultural, and environmental factors that condition these two types of networking and influence SMEs’ willingness to globalize their operations and thus make their networks international. The overriding framework of the study can be stated as developing, validating and testing the symbiotic networking concept relatively to the international business studies. In this way, the study contributes to overcoming the criticism that network theory is not predictive by nature and is not testable.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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