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Enregistrement W4400473370 · doi:10.5267/j.uscm.2024.5.011

Navigating the sustainability landscape: How entrepreneurial intentions and competitive strategies drive success in the exhibition industry

2024· article· en· W4400473370 sur OpenAlexvenueno aff
Jiraporn Junla, Aree Naipinit

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityExhibitionBusinessCompetitive advantageEntrepreneurshipMarketingIndustrial organizationGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the impact of entrepreneurial intentions and competitive factors on sustainable business performance in the exhibition industry. Analyzing recent literature, the research examines how strong entrepreneurial intentions drive the adoption of sustainable practices, innovation, and value creation, while considering the long-term effects of actions. The study also explores the influence of competitive factors, such as innovation capability, market orientation, networking ability, entrepreneurial orientation, and competitive strategies, on an entrepreneur's ability to achieve sustainable performance. The findings suggest that entrepreneurs committed to starting and growing their businesses are more likely to achieve superior financial and non-financial results while contributing to industry sustainability. The study emphasizes the importance of aligning strategies with sustainability goals, developing dynamic capabilities, utilizing competitive intelligence, and leveraging big data analytics to navigate challenges and create value. The research concludes that cultivating strong entrepreneurial intentions and effectively managing competitive factors are crucial for achieving long-term success and sustainable performance in the exhibition industry and beyond.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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