TRANSATLANTIC AFFILIATIONS OF SCIENTIFIC COLLABORATION IN STRATEGIC MANAGEMENT: A QUARTER-CENTURY OF BIBLIOMETRIC EVIDENCE
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of the paper is to identify and explore patterns and dynamics of transatlantic scientific collaboration in the field of strategic management between the United States (US) and European countries (EUC) during the last quarter century. Scholarly connections between countries, cities and institutions on the basis of co-author affiliations were analysed to determine the knowledge flow from a geographical perspective. This is the first time international scientific collaboration between researchers in the field of strategic management has been studied to such an extent. We employed all sources of relevant data from the Web of Science and Scopus databases and explored 453 results. Utilizing a bibliometric analysis, our study offers a comprehensive and up-todate identification and assessment of the current situation and dynamics of transatlantic scientific collaboration. The obtained results confirm the dominant role of the US in this type of collaboration. Also, the dominant role of several clusters in terms of collaboration, both on country and institution levels can also be observed. The study confirms the weaker position of Eastern and Central Europe countries in this collaboration and provides some recommendations to increase this type of knowledge exchange in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,084 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».