The internationalization process of agrifood firms: a proposed conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research seeks to develop a better understanding of internationalization patterns of agrifood firms and explains why different paths are adopted. Further, a conceptual framework to support public and private decision-making is proposed. Design/methodology/approach An exploratory qualitative research framework was developed featuring case studies about three highly internationalized Brazilian meat processing firms. Top managers were interviewed, and documents were collected to support the intraand crosscase analyses. Findings Results suggest that meat processing firms tend to adopt a dual internationalization pattern. Distribution-oriented foreign direct investment (FDI) is normally established gradually, whilst horizontal FDI – the establishment of foreign production facility – tends to be conducted through a fast-paced expansion mode. Interestingly, it was found that food safety issues play a central role in internationalization decisions. Originality/value An extension to the Uppsala model was provided by considering agrifood characteristics in the analysis. The results have broad appeal to managers and policymakers. Agribusiness managers could use the theoretical and empirical evidence to support their internationalization decisions. Policymakers can also use this research to gain a better understanding of how agrifood firms expand internationally to either attract or foster FDI.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».