Timing Market Entry: The Mediation Effect of Market Potential
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Timing a multinational firm's entry into a new country is a pivotal decision with long-term impact on the firm's overall performance; thus, a deeper understanding of the drivers of the decision and their interrelationship can yield significant managerial benefits. The authors explore the mediating role of market potential by decomposing the total effects of the decision's main drivers-macroeconomic attractiveness, market concentration, social heterogeneity, and population density-into direct and indirect effects. These decompositions explain the countervailing effects of some drivers that simultaneously make both positive and negative impacts. The data set encompasses mobile 4G broadband penetration in 130 countries, including market entry timings for 28 international operators in 79 countries. The authors establish the nature of the mediation effect of market potential on the drivers of entry timing. Using early penetration data, they utilize growth mixture modeling to divide the countries into four latent segments. They validate this segmentation using machine learning with the four key drivers as classifiers; the process establishes macroeconomic attractiveness as the predominant classifier. The analysis offers entry-timing guidance at both pre- and postlaunch stages.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle