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Enregistrement W2893890569 · doi:10.1002/tie.22024

The impact of manager's animosity and ethnocentrism on multinational enterprise (MNE) international entry‐mode decision

2018· article· en· W2893890569 sur OpenAlexaff
Mamoun Benmamoun, Morris Kalliny, Wootae Chun, Seung Hyun Kim

Notice bibliographique

RevueThunderbird International Business Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Student and Expatriate Challenges
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnocentrismMultinational corporationCultural intelligenceMode choiceConsumer ethnocentrismMode (computer interface)BusinessMarketingAffect (linguistics)International businessDemographic economicsSocial psychologyPsychologyEconomicsPolitical scienceManagementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For MNEs, entry‐mode decision is undeniably critical. While the literature has identified several determinants of foreign entry‐mode choice, few have examined the impact of manager's animosity and ethnocentrism. This article is an attempt to fill this gap by examining the independent effect of manager animosity and ethnocentrism as well as the moderating effect of cultural intelligence on entry mode. Data were collected through surveys targeting upper‐level managers in the U.S., U.K., and Germany to examine how animosity and ethnocentrism would shape their decision to enter Iran, a host market largely perceived negatively in the West. Multivariate multiple regression was used to test the hypothesized effects and to capture the multidimensional aspect of entry modes. We found that, in general, manager's animosity and ethnocentrism do negatively affect the choice of an entry mode and that cultural intelligence has the potential to neutralize that negative effect.

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)0,001
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 enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,372 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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