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Enregistrement W2767060735 · doi:10.5465/ambpp.2016.10512abstract

Foreign Market Corruption and the Structure of Subsidiaries in Emerging Markets

2016· article· en· W2767060735 sur OpenAlexaff
Michael A. Sartor

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonmarket forcesLanguage changeBusinessBargaining powerMarket powerPrivate sectorInternationalizationSubsidiaryEquity (law)Industrial organizationMarket economyEconomicsMultinational corporationInternational tradeFactor marketFinanceMonopolyMicroeconomicsPolitical scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the relationship between host market corruption and the structure of equity-based foreign subsidiary investments. New constructs are introduced that categorize corruption into two dimensions - public corruption pervasiveness and private corruption pervasiveness. We theorize that firms will employ different entry strategies depending upon the pervasiveness of each type of corruption. The primary mechanism that drives the distinct approaches to foreign entry is the firm’s anticipated reliance on different sources of bargaining power to reduce information asymmetries that it expects to encounter in its public sector transactions and private sector transactions in the host market. By focusing on the role of a firm’s bargaining power in shaping its strategic foreign entry decisions under conditions of more pervasive host market corruption, our work contributes to efforts to more closely integrate market and nonmarket strategy research and to enhance our understanding of the strategic relevance of contemporary nonmarket phenomena such as corruption.

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)0,001
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 enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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