Notice bibliographique
Résumé
In the global environment, organizations around the world are constantly facing challenges to build competitive advantage. “The global world is characterized by more competition, diverse workforce, continuously changing customer needs, and new technology changes”(Gupta, 2011, p. 510). Given the constantly changing landscape, and the opportunity for firms to expand their domestically successful business models throughout the world, why do we continue to see such high failure rates to realize return of capital through mergers and acquisitions? “Researches have indicated that approximately 70-80% of Mergers and Acquisitions (M&A) fail to create significant value above the annual cost of capital” (Bruner, 2002). To explain these high failure rates, research has focused on building better integration models, improving the process to merge cultural difference, and a straight calculation of the potential future returns. Given that global expansion is a crucial element of growth for many firms, this study will prove that an improved due diligence process will enhance their likelihood for return on their investment. “Due diligence all too often becomes an exercise in verifying the target’s financial statements rather than conducting a fair analysis of the deal’s strategic logic and the acquirer’s ability to realize value from it” (Cullinan et al., 2004). A due diligence process should be able to answer the key questions, analyze the driving forces, and understand the areas and abilities a firm has to generate enhanced value. Of course, an enhanced due diligence process is not as exciting for firms and can be seen today as getting in the way of global expansion, but will firms continue to succeed in this global environment if their expansion strategies continue to create little value for their stakeholders?
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 ».