MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2806647986 · doi:10.1108/imr-10-2015-0219

Export promotion programmes and the export performance of Ghanaian firms

2018· article· en· W2806647986 sur OpenAlexaff
Revti Raman, Gloria Sraha, Dave Crick

Notice bibliographique

RevueInternational Marketing Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttractivenessExport performanceContext (archaeology)BusinessPromotion (chess)MarketingMediationResource (disambiguation)OriginalityValue (mathematics)Industrial organizationQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine the mediating role of foreign market attractiveness on the association between export promotion programmes (EPPs) and export performance in the context of Ghanaian firms. In addition to understanding how EPPs help enhance the attractiveness of the foreign markets and thus export performance, the study contributes to the under-developed export performance literature regarding Sub-Saharan African (SSA) firms. Design/methodology/approach A mixed method approach is utilised. In the first instance quantitative analysis is undertaken on 116 Ghanaian firms via data collected using the drop and pick method. Qualitative data involving interviews with 18 managers of exporting firms are then reported upon. Findings The study finds full mediation effects for foreign market attractiveness. This suggests that EPPs can enhance export performance via the intervening variable of foreign market attractiveness. Specifically, EPPs should be considered as a resource in managers’ ability to develop capabilities in exporting, but need to be considered in the context of other intervening factors such as perceived foreign market attractiveness. Originality/value The literature regarding EPPs and export performance mostly overlook any link between EPPs and other determinants of export performance towards establishing an indirect relationship between the constructs. The study fills this important gap; in particular, in respect of SSA firms and specifically in the context of Ghana.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Marketing ReviewMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207