MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400440172 · doi:10.5465/amproc.2024.14667abstract

Pathways to Scaling International Impact: Exploring Capabilities in B Corps

2024· article· en· W4400440172 sur OpenAlexaff
Lydia Bals, Francesca Ciulli, Kelsey M. Taylor

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDefense, Military, and Policy Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalingComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rising global awareness of sustainable development issues, hybrid ventures have increasingly brought their solutions across borders to scale their impact internationally. Yet, international business (IB) studies have largely concentrated on international scaling undertaken via sales growth for economic goals. We instead offer an elaborated conceptualisation of international impact scaling, which includes internal growth, partnership, and dissemination downstream and upstream in the value chain. Stemming from prior IB research that views capabilities as critical “firm-specific advantages” for international expansion, we investigate which capabilities hybrid ventures leverage when scaling impact internationally and to what extent they differ across scaling strategies. We adopt a qualitative method to analyse seven B Corps, a type of hybrid venture whose impact is certified. The findings uncover an array of relevant cognitive, managerial, and organisational capabilities for international impact scaling. The study contributes to international scaling research and the literature on hybrid ventures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetDefense, Military, and Policy StudiesTravaux en français237 207