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Enregistrement W4416535724 · doi:10.1080/00208825.2025.2589637

Eyes on Africa: redefining managerial focus for untapped opportunities in Sub-saharan Africa

2025· article· en· W4416535724 sur OpenAlexaffabout
Inioluwa B. Bankole, Sui Sui, Horatio M. Morgan, Yu Wei Ye

Notice bibliographique

RevueInternational Studies of Management and Organization · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Economic Development and Planning
Établissements canadiensUniversity of WaterlooTed Rogers Centre for Heart ResearchToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus (optics)Focus group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sub-Saharan Africa (SSA) presents promising yet often overlooked opportunities for international business. This study investigates how senior managers from developed countries, particularly Canada, cognitively recognize or dismiss opportunities in geographically and institutionally distant markets like SSA. We draw on in-depth case studies of seven Canadian companies internationalizing into SSA countries. Our framework rests on an attention-based view (ABV), which we refine and extend by emphasizing cognitive processes that precede the noticing of opportunity-relevant information. We offer nuanced insights into this pre-noticing phase, showing how managers’ initial expectations and mental categorization of SSA shape their later attention to market cues. We also highlight how the salience and perceived credibility of information sources, including diaspora networks, can influence whether these cues are acted upon. Our findings suggest that persistent SSA disengagement by Western firms could stem from SSA-specific attentional biases or failures, rather than just concerns about informational or institutional voids. The evidence-based insights add to a managerial cognition view of firm internationalization. They also help reframe conventional entry barriers, such as information problems linked to foreignness or outsidership, as cognitively constructed. Meanwhile, senior managers and policymakers gain insights into cognitive filters that can hamper business expansion into historically stigmatized but high-potential markets.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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