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Enregistrement W4399828498 · doi:10.32920/26060788

Canadian SME Internationalization to the UAE: A Case Study Through a Network-based Lens

2024· preprint· en· W4399828498 sur OpenAlexaffabout
Anas Qutob

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternationalizationLens (geology)BusinessThrough-the-lens meteringOpticsInternational tradePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian small-and-medium enterprises (SMEs) can enhance their chances for success through access to potentially lucrative foreign markets and have commonly relied on network ties to facilitate overseas expansion. However, relying heavily on network ties to enter such markets may hinder expansion when geographical distance is great, and boundaries of network connections are reached since information borne out of those networks may lack objectivity and create distorted images of reality, suggesting that network-based explanations are overstated in the existing literature. The role of network ties is salient with immigrant-owned internationalizing SMEs whereby shortfalls in firm resources are offset by network links to host markets. Nevertheless, Canadian SMEs with native-born owners with no inherent ties have succeeded in expanding into such markets. Therefore, how exactly do such SMEs expand into geographically and culturally distant markets without pre-existing network ties? A case study of 6 Canadian SMEs with owners who have either expanded into or plan expansion into the United Arab Emirates, a culturally and geographically distant market, despite possessing no pre-existing ties. Results reveal that these firms have navigated the uncertainties of expanding into distant markets with little or no pre-existing network ties through early-stage network broadening activities and outsourcing networking activities to domestic market experts.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0200,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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