Notice bibliographique
Résumé
This chapter examines Khanna et al .'s idea that emerging economies are primarily characterized by important institutional voids (i.e., a lack of both local intermediary firms and broader macro-level institutions such as contractenforcing governmental institutions), and that the primary challenge for MNEs operating in emerging economies is to understand and deal with these voids. According to these authors, an emerging economy's institutional voids are even more important than traditional metrics (e.g., GDP analysis). Building on their theory, the authors supply a list of institution-related questions that senior managers should ask in order to assess whether and how to penetrate an emerging economy. These ideas will be examined and then criticized using the framework presented in Chapter 1. Significance Emerging economies are playing an increasingly important role in both the world economy and MNE strategic activity. Since the early 1990s emerging economies have provided the world's fastest growing markets for most products and services. MNEs are attracted to these countries as they offer potential cost and innovation advantages, and represent new output markets. First, the availability of relatively inexpensive skilled labour and trained managers in emerging economies offers MNEs lower manufacturing and service costs. Second, these economies can also give MNEs access to a different genre of innovation than can be found in mature markets. The foundation of such innovation often resides in the creativity of individuals driven to find original solutions to meet basic needs of large but poor segments of the emerging economy's population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».