MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2395093577 · doi:10.5465/amj.2015.0423

Multinational Enterprises within Cultural Space and Place: Integrating Cultural Distance and Tightness–Looseness

2016· article· en· W2395093577 sur OpenAlexaff
Duckjung Shin, Vanessa C. Hasse, Andreas Schotter

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpatriateMultinational corporationSubsidiarySituational ethicsStaffingNormativeCultural intelligenceSociologyRealmSocial psychologyCultural diversityPositive economicsBusinessPsychologyEconomicsPolitical scienceManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research into the effects of cultural differences between multinational enterprises’ (MNEs’) home and host countries on expatriate staffing decisions in foreign subsidiaries has produced a large number of conflicting findings. We address some of these conflicting findings and aim to advance theory in two ways. First, we draw on transaction cost economics to explain why and how the effects of cultural distance on the proportion of expatriate parent-country nationals form a curvilinear relationship, instead of a linear one as commonly proposed. Second, we integrate the values-based cultural distance concept with the norms-based tightness–looseness concept. This allows us to simultaneously account for cultural differences between countries and location-bound normative cultural effects within countries, which cannot be overcome solely through expatriate learning and adaptation. Using a large global dataset of Japanese MNEs, we find support for a convex relationship between cultural distance and the proportion of expatriate parent-country nationals. We also find a moderating (steepening) effect of tightness–looseness on this relationship. The results reconcile some of the tensions between the subjectivists’ values-based approach, which positions culture in the shared cognitions realm, and the structuralists’ approach, which places culture in a normative situational environment.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations93
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management JournalMême sujetInternational Student and Expatriate ChallengesTravaux en français237 207