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Enregistrement W2517601801 · doi:10.5539/ass.v12n9p15

The Role of Cultural Factors on Intra-Firm Technology Transfer Performance and Corporate Sustainability: A Conceptual Study

2016· article· en· W2517601801 sur OpenAlexvenueno aff
Syed Ali Fazal, Sazali Abdul Wahab, Nowshin Zarin, Abu Sofian Yaacob, Nur Fadiah Mohd Zawawi

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésMultinational corporationBusinessSubsidiaryIndustrial organizationProfitability indexSustainabilityTechnology transferCompetitive advantageMarketingCompetition (biology)International tradeEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Technological innovations have emerged as crucially significant factor for sustaining market competition and achieving sustainable competitive advantage in the 21st century. The Multinational Corporations (MNCs) as celebrities of innovation play significant role in diffusing technological knowledge throughout firms both nationally and internationally. Although numerous studies exist on technology transfer the majority of existing literature addresses the issues related to inter-firm transfer of technology only while the area related to intra-firm transfer of technology has been largely underexposed; study of which is believed to be ideal for fruitful exploration of profitability in technology transfer projects. By exploring the existing relevant literature, the current study would attempt to posit a new model in regards to the effect of host-country cultural environment on the performance of technology transferred by the MNCs to their subsidiaries in Malaysia and its subsequent impact on the corporate sustainability of the firm. In the present study the relative influence of two cultural environment factors, namely national cultural distance and organizational cultural distance have been addressed and the study is expected to contribute both theoretically in the body of knowledge and also in terms of practical implication for policy makers of the host-country and the involved MNCs and hence enriching the existing intra-firm technology transfer literature simultaneously.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,600

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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