Headquarters‐subsidiary knowledge strategies at the cluster level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary This article examines how multinational enterprises (MNEs) leverage knowledge across clusters. Based on the geographical sources and the contextuality of knowledge, we construct a typology of four MNE knowledge strategies across space: replicating, scouting, connecting, and integrating, and take into consideration their spatial, industrial, and leadership contexts. A fuzzy‐set qualitative comparative analysis of 49 pairs of headquarters‐subsidiary linkages between Canada and China suggests that replicating strategies occur in cluster‐to‐non‐cluster contexts or in fields with a knowledge gap between the two countries, whereas scouting strategies are typical in non‐cluster‐to‐cluster investments. Connecting and integrating strategies are focused on cluster‐to‐cluster contexts. We also find that while connecting occurs in fields where knowledge is locally bounded, integrating takes place in nonlocally bounded contexts. Finally, scouting and integrating strategies are associated with home nationals as subsidiary leaders. Managerial Summary How do multinational enterprises (MNEs) transfer knowledge over space between clusters and between other locations? To explore this question, we construct a typology of four MNE knowledge strategies (replicating, scouting, connecting, and integrating) and examine the spatial, industrial, and leadership conditions of each. By examining 49 headquarter‐subsidiary linkages between Canada and China through detailed interviews, we find that replicating strategies occur in cluster‐to‐non‐cluster contexts or industries with a knowledge gap between the two countries, whereas scouting strategies are typical in non‐cluster‐to‐cluster investments. Connecting and integrating strategies are focused on cluster‐to‐cluster contexts. We also find that while connecting occurs in fields where knowledge is locally bounded, integrating dominates where this is not the case. Finally, scouting and integrating strategies are associated with home nationals as subsidiary leaders.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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.
score_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