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Enregistrement W2766863423 · doi:10.5539/ijef.v9n11p137

Factors Affecting International Business of Service Sector Based Indian Public Sector Undertakings: A Preferential Analysis

2017· article· en· W2766863423 sur OpenAlexvenueno aff
Ankur Panwar, Amarjeet Kaur Malhotra

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsPublic sectorInternationalizationNonprobability samplingInternational businessService (business)Exploratory researchTertiary sector of the economyGovernment (linguistics)Order (exchange)BusinessMarketingBusiness sectorEconomicsFinanceEconomyManagementStatisticsInternational tradeSociologyPopulationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public Sector Undertakings (PSUs) in India are the entities which have the status of being Government-owned companies. Internationalization of activities is unavoidable these days in order to sustain. There are number of decisions involved when a PSU decides to enter International market. Tackling factors affecting international business are the most crucial decisions which a PSU has to make. Studies have been carried out in the field of International business and PSUs however, there is an absolute dearth of studies regarding awareness about factors affecting international business of service sector based Indian PSUs. This paper analyzes various factors affecting International business for service sector based Indian PSUs. This paper encompasses the boundary of entire International market and effort has been made to cover all continent and prominent regions/ countries. Responses to our questionnaire are collected from employees of service sector based Indian PSUs, employees of International organizations and related experts in the field of international business. This research study is exploratory in nature. The judgemental or purposive sampling method is used in the study. The data collected from various sources is interpreted and analysed with the help of need based statistical techniques. The descriptive analysis of the responses obtained from them has been done in the study. In descriptive analysis the measure of central tendency (mean, median), dispersion (standard deviation), minimum and maximum scores are estimated. Preferential mapping has also been used in the study to know the preferences of the respondents. In this research paper various factors affecting international business for service sector based Indian PSUs, in various international regions e.g. Africa, Middle East, Western Europe, Central & Eastern Europe, Asia, Australia, North America, Latin America & the Caribbean and preferred entry modes, promotional & operational strategies for most important factors have been found out through secondary data information and primary data analysis.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations0
Publié2017
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