MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285083298 · doi:10.1108/mbr-01-2022-0001

A bibliometric analysis and future research opportunities in <i>Multinational Business Review</i>

2022· article· en· W4285083298 sur OpenAlexaff
Rajesh K. Jain, Chang Hoon Oh, Daniel Shapiro

Notice bibliographique

RevueMultinational Business Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalizationMultinational corporationOriginalityInternational businessInternalization theoryGlobalizationValue (mathematics)Bibliographic couplingConceptual frameworkScope (computer science)BusinessRegional scienceMarketingPolitical scienceSociologyEconomicsManagementInternational tradeSocial scienceComputer scienceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to evaluate the past contributions of Multinational Business Review (MBR), identify research gaps and opportunities and provide a research agenda that addresses several sustainability-related and other contemporary challenges. Design/methodology/approach This study analyzes 400 papers published between 2003 and 2021 to map the MBR’s intellectual and conceptual structure using advanced bibliometric techniques. Findings The bibliographic coupling technique identifies core clusters in MBR papers, and subsequent content analysis of these clusters reveals the following five research fronts: internalization theory and the future of international business (IB) research; internationalization and firm performance; regionalization versus globalization debate; internationalization by emerging market firms; and global dynamic capabilities and firm internationalization. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is the first comprehensive analysis of past contributions of MBR to research on IB and suggests a way for MBR to play a seminal role in addressing contemporary challenges in IB.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,150
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,150
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,1300,198
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0190,012
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,236 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMultinational Business ReviewMême sujetInternational Business and FDICatégorieBibliométrieTravaux en français237 207