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Enregistrement W4386838604 · doi:10.3390/su151813836

Market Structure Analysis of Revenue of International Construction Professional Service (I-CPS): A Country-Level Analysis

2023· article· en· W4386838604 sur OpenAlexaboutno aff
Kangwook Lee

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Institute of Construction TechnologyMinistry of Land, Infrastructure and Transport
Mots-clésProfitability indexRevenueBusinessIndustrial organizationMarket analysisService (business)Position (finance)Market shareMarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International construction professional service (I-CPS) refers to a knowledge-intensive professional service (KIPS), such as architecture, engineering, and consultancy, which uses technology/human capital as its major input and is better positioned to create new market opportunities and profitability. While the I-CPS market has recently stagnated owing to political, economic, and social uncertainties, the continuous growth and survival of I-CPS firms are becoming an issue, and a country’s competitiveness in supporting these firms is becoming increasingly important. The market structure of an industry results from the competition between countries or firms, which helps identify future market opportunities and establish a timely competitive strategy. The objective of this study is to quantitatively analyze the I-CPS market structure based on top international design firms (TIDFs). This study analyzes the revenue structures of TIDFs by nationality to identify country-specific factors in the I-CPS industry. The Engineering News-Record’s (ENR) Top 225/200 International Design Firms List for the past decade (2011–2021) was used to analyze international revenue in the major 15 countries. This study analyzed the I-CPS industry’s concentration for static analysis, and for dynamic analysis, the rank distribution of TIDFs, their mobility, and instability by firm nationality were analyzed sequentially. The results confirmed that market forces shifted from Europe and USA to Canada and China and that the market position was unstable in many countries. Additionally, this study divides the 15 countries into four static and dynamic combinations: high-static and high-dynamic, high-static and low-dynamic, low-static and high-dynamic, and low-static and low-dynamic. The findings of this study help understand country-level competition in the I-CPS market from a macro perspective, and provide directions for follow-up studies related to the I-CPS market structure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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