Technology oriented, service intensive, transnational entrepreneurs' international target market strategies
Notice bibliographique
Résumé
This instrumental case study's objective is to understand the target market strategies of technology oriented, service intensive, transnational entrepreneurs (TEs). Existing studies featuring the merits of ‘concentration versus spreading’ target market strategies provide mixed findings, typically involving firms with product oriented as opposed to service intensive business models. Furthermore, prior research focuses on export-oriented owner-managers as opposed to TEs who have capabilities associated with being socially embedded across different countries. Interview data features the practices of 15 TEs, whose businesses involved information and knowledge-based solutions. Specifically, first generation UK-based South Asian immigrant entrepreneurs who are socially embedded in both their country of origin and country of settlement. Unique insights contribute to a microfoundational cultural perspective of business-to-business (B2B) practices, regarding a new generation of TEs, being relatively highly educated, experienced, and technologically oriented. New evidence builds on dated prior studies often featuring lower skilled and less experienced immigrant entrepreneurs in low-tech, service-oriented sectors. The choice of TEs' target market strategy is not necessarily binary in nature, whereby the importance of decision-makers possessing the ability to pivot strategies is evidenced. To varying degrees, certain TEs employ an ambidextrous approach, concentrating on key markets and entering/exiting others perceived as peripheral.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».