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Enregistrement W4403880565 · doi:10.5755/j01.ee.35.4.31671

Analysis of Market Diversification Trends and Network Characteristics Based on M&A Transactions in North America

2024· article· en· W4403880565 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEngineering Economics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueE-commerce and Technology Innovations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of EducationNational Research Foundation
Mots-clésDiversification (marketing strategy)EconomicsBusinessEconomic geographyGeographyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the increasing investment opportunities in emerging technologies, strategic alliance and dynamic investment strategy suffer from a limited understanding of the market investment trends and industry convergence. Therefore, this study aims to develop a structured framework to examine the market diversification trend and the industry-to-industry influential degree. The proposed framework utilizes M&A transaction activities from the interests of buyer and target industries from 2009 to 2018 in North America. The M&A network is then examined for the difference in the structural characteristics between the buyer and target industries. This study identifies market irregularity and diversification trends and applies the initial findings as market-level evidence to elucidate industry convergence potentials. Degrees of a specific industry’s influence on other industries are also presented and discussed from the perspectives of buyer and target industries. The findings of this study contribute to the development of industry convergence conceptual model and advances knowledge regarding market diversification, collaboration-driven industry convergence, and investment strategy.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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