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Enregistrement W2891501177 · doi:10.5539/ibr.v11n10p59

Modeling Strategic Location Choices for Disadvantaged Firms

2018· article· en· W2891501177 sur OpenAlexaffvenue
Hejun Zhuang

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisDisadvantagedCompetition (biology)Core (optical fiber)Order (exchange)Industrial organizationBusinessMicroeconomicsNash equilibriumMarketingEconomicsComputer scienceFinanceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper models how a firm’s capability relative to that of the other firm affects his location choice in the marketplace. Weaker firms strategically avoid head-to-head competition with stronger ones. When the capability gap is small, weaker firms randomly visit the core market of competitors (the “dodge” strategy). By doing so, they can trigger competitors to leave the demands of boundary markets in order to defend their core markets. When the capability gap is medium, they focus their resources on niches to fight for survival (the “niche” strategy). These strategies differ from those of stronger firms, which defend on core markets when the capability gap is small and build new markets when the capability gap becomes larger. Results show that those location choices can be understood using game theoretical models – the Hotelling model and the Colonel Blotto game. The paper’s results also explain the empirical observation that small businesses are more likely than large firms to make radical investments in R&D.

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 candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0020,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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