MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416006667 · doi:10.5465/amproc.2025.12527abstract

Naming of International Joint Ventures: Local Legitimacy and Foreign Identity

2025· article· en· W4416006667 sur OpenAlexaff
Yunok Cho, Jisun Yu, Seung‐Hyun Lee

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationLegitimacyLeverage (statistics)Identity (music)PoliticsInternational joint ventureSample (material)Foreign direct investment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the naming of international joint ventures (IJVs) as a symbolic strategy to gain legitimacy. Drawing on prior knowledge of organizational names and the processes by which they were chosen, we argue that IJV naming is an exercise of agency to shape audience perceptions. Specifically, we develop hypotheses articulating the internal and external conditions in which IJVs deliberately signal their foreign identity by including the name of a multinational enterprise (MNE) partner to enhance their chances of being perceived as legitimate. In a sample of 380 IJVs in South Korea (2007–2015), we find that the likelihood of MNE name inclusion is higher in greenfield investments (vs. acquisitions) when the MNE has a large global presence and in industries with numerous foreign firms. Under these conditions, a foreign identity is likely to invoke positive evaluations from host country audiences. We also find that political affinity between the MNE’s home and host countries influences the likelihood of MNE name inclusion. Notably, IJVs operating under less favorable conditions for revealing their foreign identity leverage political affinity more frequently to gain legitimacy by including an MNE name. Overall, our results suggest that IJV naming is a deliberate act to achieve favorable classification and evaluation by host country audiences.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207