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Enregistrement W3106539500 · doi:10.2307/j.ctv1h0p3gx

Réussir vos projets d’affaires en Afrique

2020· book· fr· W3106539500 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePresses de l'Université Laval eBooks · 2020
Typebook
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal and Cross-Cultural Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les themes developpes dans ce livre montrent l'interet a faire des affaires en Afrique. Avec exemples et donnees sur les perspectives a l'appui, les differents chapitres amenent de maniere progressive et profonde le lecteur, fut-il entrepreneur ou investisseur, a operer un repositionnement strategique et immediat. Cet ouvrage est aussi concu pour etre un support de cours sur les affaires en Afrique. Ce livre repond aux questions essentielles de la gestion strategique internationale, a savoir?: pourquoi, comment, ou, avec qui et quand faire les affaires en Afrique ? De plus, il aborde de maniere detaillee les questions ayant trait aux caracteristiques de l'environnement des affaires africain, aux occasions d'affaires et aux situations concurrentielles de meme que la gestion des risques, les processus de planification et de gestion de l'exportation, de la sous-traitance internationale, de la co-entreprise internationale, du marketing mix, des ressources humaines, etc. A la suite de ces preoccupations, d'autres aussi importantes et particulieres, comme celle des defis ethiques, de la culture, du financement des projets d'affaires, etc., y sont etudiees. Ce livre est le fruit d'un ensemble d'activites realisees sur l'Afrique par huit membres de la Chaire Stephen-A.-Jarislowsky en gestion des affaires internationales de l'Universite Laval. La Chaire Stephen-A.-Jarislowsky en gestion des affaires internationales a pour role de promouvoir et de soutenir la recherche, la formation et le transfert des connaissances vers les organisations dans le domaine de la gestion internationale.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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