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Enregistrement W2323044615 · doi:10.2307/2672178

Foreign Aid, Domestic Institutions and Entrepreneurship: Fashioning Management Training Centres in China

2000· article· en· W2323044615 sur OpenAlexvenueno aff
David Zweig

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobalization and Cultural Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaEntrepreneurshipTraining (meteorology)BusinessEconomic growthPolitical scienceEconomicsGeographyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature on internationalization suggests several ways in which external forces can affect domestic institutional change. Explanations for the extent of the foreign impact include changes in international relative prices, capital flows into a country which create new organizations or restructure existing ones, external demand for structural adjustment, and transnational intellectual communities, which introduce universal norms into an otherwise non-conforming country. Yet domestic forces, such as political structures and institutions - including organizational ideologies, commitments to domestic constituencies, industrial structure or path dependence, local government entrepreneurship, and the local policy environment-all undermine the influence of external forces. This paper looks at the impact of overseas development assistance on three management training centres to assess whether foreign or domestic forces determined the rules, financial allocations, and pattern of organizational behaviour. It finds that domestic bureaucratic interests imposed powerful constraints on these new organizations. At the same time, foreign capital and global linkages helped these units evade some constraints that might have impeded their development. Despite China's image as a strong state, donors exerted significant influence over these projects. But each organization's property and internal rules, its domestic economic and bureaucratic environment, and the level of entrepreneurship of its leaders determined its pace and direction of development.

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)0,001
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations7
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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