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Enregistrement W3180566170 · doi:10.1080/0965254x.2021.1954069

Revisiting the ‘concentration vs spreading debate’: perceived risk and strategic flexibility in decision-making following an unanticipated environmental market disruption

2021· article· en· W3180566170 sur OpenAlexaff
James M. Crick, Dave Crick

Notice bibliographique

RevueJournal of Strategic Marketing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)BusinessContext (archaeology)Product (mathematics)Variety (cybernetics)MarketingNatural disasterNew product developmentIndustrial organizationEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managing risk is an important aspect of owner-managers’ decision-making; however, the impact of major environmental market disruptions remains largely under-researched. Underpinned by an effectuation lens, this study examines decision-making associated with the ‘concentration versus spreading debate’ (focusing on a single or limited number of product-market strategies rather than diversifying across a variety of product-markets). The context features post natural-disaster recovery strategies following a high magnitude earthquake that immediately ended firms’ sales within their local proximity. The study employs a longitudinal qualitative research design involving 16 smaller-sized wine producers in the Canterbury/Waipara Valley cluster of New Zealand, illustrating different degrees of strategic flexibility among owner-managers. Unique insights offer varying ‘how and why’ perspectives into decision-making regarding the extent to which product-market strategies differed across core and augmented product portfolios and geographic markets prior to and following the disruption caused by the unanticipated natural disaster.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,023
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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