Industrial policy, green challenges, and international business
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nation-states are designing their industrial policies increasingly to not only enhance national competitiveness, but also to simultaneously address “Green Challenges”, concerns about the natural environment that require concerted action among different actors in society, including domestic and foreign multinational enterprises (MNEs). This blending of global and national policy objectives is leading to a new wave of industrial policies in advanced economies that are informed by scholarly discourses in evolutionary economics, innovation systems, and 'wicked problems'. We discuss the implications of these sustainability-oriented industrial policies for MNEs. They operate in increasingly diverse local ecosystems shaped by local actors and local policies as we illustrate for two such ecosystems in Nordic countries: circular economy and energy transition. Many MNEs face a tension between capabilities they could use to help nations achieve their sustainability goals and incentives to protect existing rents and business models. They may thus engage pro-actively or reactively in both market and nonmarket realms in each country in which they operate. We discuss the interactions between MNEs, governments, and other actors in host countries pursuing both sustainability and competitiveness objectives, and outline how ensuing tensions create new challenges and opportunities for international business scholarship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,018 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».