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Enregistrement W4400443743 · doi:10.5465/amproc.2024.19082symposium

The Role of Global High-Skilled Talent in Entrepreneurship and Innovation

2024· article· en· W4400443743 sur OpenAlexaff
Divya Sebastian, Li Liu, Astrid Marinoni, Britta Glennon, Deepak Nayak, Raviv Murciano-Goroff, Exequiel Hernández, Heather Berry

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipBusinessEconomic geographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium seeks to provide an understanding of the pivotal role of global talent in innovation and entrepreneurship. Against the backdrop of two prominent trends - namely, a significant shift in the high-skilled talent pool from developed countries, particularly the US, to emerging market giants like India and China, alongside the rise of global conflicts (e.g., US-China tensions and the Ukraine conflict)—the role of global talent on innovation and entrepreneurship have encountered increased complexities. This symposium aims to unravel the consequences of these trends and elucidate how firms can capitalize on the evolving global talent distribution. To attain these objectives, the symposium invites four papers on diverse aspects. Two papers will discuss the potential ramifications of global conflicts on knowledge creation and entrepreneurship, while the remaining two will study how firms strategically respond to and capitalize on the availability of global talent. By incorporating studies on both the countries sending talent and those receiving it, as well as investigating various outcomes like entrepreneurship, knowledge production, and firm innovation, this symposium seeks to enrich discussions and enrich the audience with valuable insights for their forthcoming research endeavors. Impact of Global Conflicts on Entrepreneurial Team Formation Author: Astrid Marinoni; Georgia Tech Scheller College of Business Building a Wall Around Science: The Effect of US-China Tensions on International Scientific Research Author: Robert Flynn; Boston U. Questrom School of Business Author: Raviv Murciano-Goroff; Boston U. Questrom School of Business Author: Britta Glennon; The Wharton School, U. of Pennsylvania Author: Jiusi Xiao; Claremont Graduate U. Migrants’ Human and Social Capital: Implications for Immigration Policy Author: Solon Moreira; Fox School of Business, Temple U. Author: Deepak Nayak; The Ohio State U. Fisher College of Business Author: Ram Mudambi; Temple U. Global Democratization of Science and Engineering Education: The Private Value of Inventing Overseas Author: Divya Sebastian; Fuqua School of Business, Duke U.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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