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Enregistrement W2984867029 · doi:10.1177/0266242619884032

Accidental tourists? A cognitive exploration of serendipitous internationalisation

2019· article· en· W2984867029 sur OpenAlexafffund
Andreea N. Kiss, Wade Danis, Sudhir Nair, Roy Suddaby

Notice bibliographique

RevueInternational Small Business Journal Researching Entrepreneurship · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesIowa State UniversityUniversity of Victoria
Mots-clésInternationalizationCognitionAccidentalPerspective (graphical)Process (computing)Process theoryPsychologyWork (physics)BusinessMarketingComputer scienceWork in processEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A substantial body of work views initial foreign market entries (FMEs) as intentional and deliberately planned by proactive decision-makers. However, research suggests that FMEs may also occur serendipitously. We take an international opportunity recognition (IOR) perspective and focus on the cognitive underpinnings of serendipitous internationalisation processes associated with six ventures. We highlight differences in the causal logics of decision-makers and cognitive attributes that, in the process of updating causal logics, create oscillations between serendipitous and subsequent planned FMEs. We also explain when and why an effectuation logic is more likely to be employed. We extend research on IOR by elaborating a dynamic interaction between planned and unplanned cognition that provides new insights into how cognitive processes facilitate opportunity recognition.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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