MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4407593631 · doi:10.1007/s11575-025-00568-6

Asymmetries in Firm-Level Globalization: The Case of Swiss Multinational Enterprises

2025· article· en· W4407593631 sur OpenAlexaff
David Eschmann, Philippe Gugler

Notice bibliographique

RevueManagement International Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationGlobalizationBusinessInternational tradeEconomic geographyIndustrial organizationEconomicsMarket economyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper addresses the regional and global strategies of multinational enterprises (MNEs), with an application to the largest Swiss companies. We extend Rugman and Verbeke’s (2004) classic approach to measure MNE globalization by adopting a multidimensional lens, whereby we focus on four distinct parameters that evaluate respectively: market success across geographic space (proxied by sales); investments as a response to foreign business opportunities (proxied by assets); human capital (as proxied by the employees’ geographic distribution); and knowledge capital (as measured by patented innovations). We observe substantial discrepancies in globalization levels according to the parameter used. According to this study, the largest segment of companies (42.1%) remains home-regional in terms of sales. Bi-regional firms constitute the second largest category, comprising 28.9% of the sample. Only 21.1% of the companies can be classified as global in terms of sales distribution. Upstream activities such as knowledge capital seem to be more home-region oriented than downstream activities. One critical conclusion of this study is that not a single large Swiss MNE can be considered global in terms of knowledge capital creation.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement International ReviewMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207