MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4241825738 · doi:10.1108/s0742-332220160000035018

List of Contributors

2016· other· en· W4241825738 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary sciencePublishingHumanitiesPolitical scienceArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citation (2016), "List of Contributors", Resource Redeployment and Corporate Strategy (Advances in Strategic Management, Vol. 35), Emerald Group Publishing Limited, Bingley, pp. vii-viii. https://doi.org/10.1108/S0742-332220160000035018 Publisher: Emerald Group Publishing Limited Copyright © 2016 Emerald Group Publishing Limited Gautam Ahuja University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA Jaideep Anand The Ohio State University, Columbus, OH, USA Josep M. Argilés-Bosch Universitat de Barcelona, Barcelona, Spain Joel Blit University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada Robert P. Bremner Stanford University, Palo Alto, CA, USA Ari Dothan Interdisciplinary Center Herzliya (IDC), Herzliya, Israel Gary Dushnitsky London Business School, London, UK Kathleen M. Eisenhardt Stanford University, Palo Alto, CA, USA Timothy B. Folta University of Connecticut, Storrs, CT, USA; University of Strasbourg Institute for Advanced Study, Strasbourg, France Josep Garcia-Blandon Universitat Ramon Llull, Barcelona, Spain Douglas P. Hannah University of Texas at Austin, Austin, TX, USA Constance E. Helfat Dartmouth College, Hanover, NH, USA Samina Karim Northeastern University, Boston, MA, USA Hyunseob Kim The Ohio State University, Columbus, OH, USA Thomas Klueter IESE Business School, Barcelona, Spain Dovev Lavie Technion – Israel Institute of Technology, Haifa, Israel Gwendolyn K. Lee University of Florida, Gainesville, FL, USA Christopher C. Liu University of Toronto, Toronto, ON, Canada Shaohua Lu Tulane University, New Orleans, LA, USA Mónica Martinez-Blasco Universitat Ramon Llull, Barcelona, Spain Luis L. Martins University of Texas at Austin, Austin, TX, USA Patia J. McGrath University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA Douglas J. Miller Rutgers, The State University of New Jersey, New Brunswick, NJ, USA Will Mitchell University of Toronto, Toronto, ON, Canada Elena Novelli City University London, London, UK Srikanth Parachuri The Pennsylvania State University, State College, PA, USA Violina P. Rindova University of Texas at Austin, Austin, TX, USA Harbir Singh University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA Hsiao-shan Yang University of Illinois at Urbana-Champaign, Champaign, IL, USA Adrian Yeow SIM University, Singapore Book Chapters Resource Redeployment and Corporate Strategy Advances in Strategic Management Resource Redeployment and Corporate Strategy Copyright Page List of Contributors Examining Resource Redeployment in Multi-Business Firms Resource Redeployment in Business Ecosystems Product Turnover: Simultaneous Product Market Entry and Exit Resource Redeployment through Exit and Entry: Threats of Substitution as Inducements Incumbent Responses to an Entrant with a New Business Model: Resource Co-Deployment and Resource Re-Deployment Strategies Resource Characteristics and Redeployment Strategies: Toward a Theoretical Synthesis What Goes on Beneath the Surface of Reconfiguration? The Impact of Redeployment via Activity Addition and Subtraction on Firm Scope and Turnover Resource Reconfiguration and Transactions across Firm Boundaries: The Roles of Firm Capabilities and Market Factors The Hare and the Fast Tortoise: Dynamic Resource Reconfiguration and the Pursuit of New Growth Opportunities by Yahoo and Google (1995–2007) Linking Technologies to Applications – Insights from Online Markets for Technology Resource Reconfiguration: Learning from Performance Feedback The Impact of Absorbed and Unabsorbed Slack on Firm Profitability: Implications for Resource Redeployment About the Authors

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7300,760

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCorporate Finance and Governance→Travaux en français237 207→