Toward a more in-depth measurement of cultural distance: A re-evaluation of the underlying assumptions
Notice bibliographique
Résumé
Some 20 years ago, Shenkar (2001) criticized several of the underlying assumptions of the cultural distance (CD) construct. Despite this, researchers continue to use the same metric which fails to address many of the underlying problems. As a result, CD studies seem to generate results which are often contradictory. Rather than rejecting the distance metaphor, the main objective of this study is to provide a more in-depth measure of CD that addresses the assumptions of linearity, symmetry, equivalence, and discordance. We propose that, while the size of the cultural distance between home and host countries may be relevant for some dimensions, it is incomplete, as it does not account for the distinct characteristics of the cultural dimensions, the direction toward countries with different profiles and the contextual settings of the study. We test our hypotheses on a sample from the Orbis database consisting of foreign subsidiary firms from Latin America, other emerging markets from outside the region, and from developed countries operating in 10 of the largest economies in Latin America. Our dataset includes 4226 firm-year observations and a combination of 168 home and host countries. Latin America provides a suitable context for this study, not only because of the diversity of firms from different contexts operating in the region, but also because the region allows us to investigate the influence of home country history and tradition on firms’ ability to conduct business in different cultural contexts. Our assessment of CD shows in a precise manner that size together with direction might be adequate for describing the effects of some dimensions of CD on firm performance, while for other dimensions, it is clearly a matter of country profile. By combining our metric with different national culture frameworks, future studies would be able to complement and strengthen our findings and conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».