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Enregistrement W3115178447 · doi:10.1108/ribs-07-2020-0088

International market selection: an application of hybrid multi-criteria decision-making technique in the textile sector

2020· article· en· W3115178447 sur OpenAlexaboutno aff
Juan Gabriel Vanegas-López, José Jaime Baena Rojas, Diego Alejandro López-Cadavid, Manoj Mathew

Notice bibliographique

RevueReview of International Business and Strategy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple-criteria decision analysisRanking (information retrieval)Analytic hierarchy processSelection (genetic algorithm)WeightingTOPSISOrder (exchange)Product (mathematics)ClothingComputer scienceOperations researchDimension (graph theory)Process (computing)MarketingBusinessIndustrial organizationMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The selection of an international market (IMS) is a prime factor in the success and growth of a company. Therefore, the purpose of this study is to consolidate and apply a systematic methodology that contributes toward the evaluation of international markets and promotes entry into the export market of Antioquia’s textile companies. Design/methodology/approach Through a systematic literature review, the criteria and sub-criteria involved in the IMS process are identified and a total of 5 general criteria and 23 sub-criteria are selected. A hybrid approach is used to address the gap. In total, a multiple case study of 11 companies from different range of export values are selected. Data analysis is conducted using two multiple criteria decision-making (MCDM) models, namely, the analytic hierarchy process for weighting the factors and the technique for order of preference by similarity to the ideal solution for the country selection ranking. Findings The results demonstrate the applicability of the hybrid MCDM technique to improve IMS decision-making in the textile sector and other sectors. It is found that Canada, Belgium and the UK are the best destinations for textile exports with a selection score of 0.7716, 0.7488 and 0.7337, respectively. The sub-criteria belonging to the dimensions of trade barriers, economic factors and costs are the main factors affecting the export of a textile-clothing product. Research limitations/implications The possibility of achieving a generalized result through this case study is not possible, but the methodological application carried out is a novel for the selection of markets in the Colombian case and within the literature available in the domain. Practical implications From the managerial point of view, firms associated with trade have a broader vision when looking for new markets. Emerging entrepreneurs can equip themselves to enter the international market. Practitioners and policymakers can also use this methodology, which will allow them to evaluate new markets to outline promotional strategies for positioning products abroad. Social implications To facilitate the selection of international markets for enterprises. Originality/value The contribution of the study is twofold. First, the combination of techniques will allow wider support for the selection of markets and act as a decision support system. On the other hand, this is the first time that such a methodology is used for IMS in the exporting sector not only in Colombia but also in Latin America. Finally, the detailed methodological process described in the study allows both academicians and decision-makers to replicate the study in other contexts and scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0170,011
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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