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Enregistrement W4321508716 · doi:10.1108/mbr-10-2016-0037

Business group prevalence and impact across countries and over time

2017· article· en· W4321508716 sur OpenAlexaff
Michael Carney, Marc van Essen, Saul Estrin, Daniel Shapiro

Notice bibliographique

RevueMultinational Business Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityPerspective (graphical)Foreign direct investmentValue (mathematics)EconomicsPsychologyMacroeconomicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine two prominent perspectives on business group functioning, institutional void (IV) and entrenchment/exploitation (EE), that make different predictions about the effect of business group (BG) on the economy. The authors examine the effects of BG prevalence in an economy and its effect on macroeconomic outcomes including foreign direct inward and outward investment, innovation and development of the financial sector. Design/methodology/approach The authors build a unique database by extracting estimates of BG prevalence for multiple countries between 1978 and 2012 from the existing literature and use this to test conflicting predictions derived from the IV and EE perspectives, respectively. Findings The authors find no consistent evidence that BG prevalence diminishes over time with economic development as IVs diminish, which is predicted by the IV perspective. Instead, the long-term persistence of BGs in many countries appears to be more consistent with the EE perspective. However, this study also finds no support for the perspective that high levels of BG prevalence are negatively associated with country-level indicators and determinants of economic development and competitiveness, as suggested by that perspective. Originality/value The authors conclude that there is no robust support for either the IV or the EE perspective and highlight the need for more contextualized theorizing about the evolution of BGs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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