The interplay between location and strategy in a turbulent age
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary The spread of protectionist policies and the COVID‐19 pandemic force policymakers and managers to fundamentally rethink the relationship between location and strategy. We examine this location‐strategy interplay through a structure‐agency perspective by investigating how the economic landscape shapes and, simultaneously, is shaped by firm strategies. Increasing spatial disparity and diversity of innovation and wealth in clusters and city‐regions create both tremendous challenges and opportunities for multinational enterprises to strategically leverage knowledge over space. Locational choices and actions of multinationals, in turn, affect regional economic development paths and geographies of innovation. We argue for deep dialogue and collaboration between economic geography, international business and strategy to untie the knots in the intricate interplay between location and strategy and solve the grand challenges in our turbulent age. Managerial Summary The wide spread of protectionism and the COVID‐19 pandemic have disrupted global value chains unprecedently, forcing policymakers and firm managers to rethink the relationship between business strategies and locations. We suggest that this relationship can be understood in a bilateral way. The concentration of innovation and economic activities in city‐regions and clusters creates big challenges but also tremendous opportunities for multinational enterprises. Multinationals need to direct knowledge across space but also have to deal with local resistance and opposition. The choices and actions of these firms are shaped by and, simultaneously, influence spatial patterns of economic activities. We argue for deep collaboration between economic geographers and international business scholars to solve the grand challenges for business, community and society in our turbulent time.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».