Nationalism and Organizational Strategy
Notice bibliographique
Résumé
While scholars who study strategy, organizations, and international business have long noted nationalism as an important force in organizations’ institutional environment, there has been little research on (1) what impact that nationalism has on organizational performance and strategy, (2) how organizations strategically deploy nationalism to manage their internal and external stakeholders, and (3) what kind of organizations are more likely to demonstrate a high level of nationalism. To address these questions, we propose this symposium composed of four paper presentations and a featured discussion on the topic of nationalism and organizational strategy. Theoretically, these papers argue that nationalism can create both uncertainties for organizations and opportunities for managers to bolster the meaning of their products and the purpose of their organizations. Empirically, these papers adopt a variety of methodology, including the difference-in-difference analysis, the in-depth case analysis, and the machine-learning based text analysis. Finally, these papers are also featured by the diversity of national contexts and study how nationalism affects organizations in the world’s major economic powerhouses, including US, China, Japan, and Europe. We expect this symposium to significantly advance the scholarly research on nationalism in organizational strategy. Nationalism, Firm Place Identity, and Firm Value: Evidence from the Catalan Secession Crisis Author: Ariel A. Casarin; U. Adolfo Ibañez Author: Sinziana Dorobantu; NYU Stern School of Business Author: Angel Saz-Carranza; ESADE Business School Unpacking Techno-Nationalism: Evidence from Made In China 2025 and The U.S. Policy Response Author: Jing Li; Simon Fraser U. Author: Daniel Shapiro; Simon Fraser U. Author: Peng Zhang; Beedie School of Business Simon Fraser U. Author: Anastasia Ufimtseva; Asia Pacific Foundation of Canada Firms’ Rhetorical Nationalism: Theory, Measurement, and Evidence from a Computational Analysis Author: Lori Qingyuan Yue; Columbia Business School Author: Jiexin Zheng; HKUST Business School Author: Kaixian Mao; Renmin U. of China Nationalism and Corporate Strategy: From Yamaha Pianos to Motorcycles Author: Yusaku Takeda; U. of Illinois at Urbana-Champaign Symposium Discussant Author: Jordan Siegel; U. of Michigan, Ross School of Business
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».