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Enregistrement W7134174033 · doi:10.34257/gjmbrevol25is2pg1

Envisage Infinitive an International Business & Global Marketing Model

2025· article· W7134174033 sur OpenAlexaboutno aff
Amit Kapoor

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Management and Business Research · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtectionismGlobal strategyInternational businessProsperityOutsourcingDeveloping countryEmerging markets

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Envisage Infinitive is a futuristic International Business and Global Marketing model that outdates contemporary international business and global marketing models. It overcomes many obstacles, hurdles, and challenges faced by companies from developed countries such as the U.S.A., Canada, France, Germany, Britain, and the rest of Europe, as well as developing countries that are manufacturing giants like India and China. These nations seek to expand internationally and globally but are constrained by stringent import–export and tariff policies, as well as socio-economic conditions shaped by the current global scenario. The model addresses the paradox wherein opportunities for global expansion often coexist with widespread criticism of outsourcing and manufacturing relocation, leading to redundancy and socio-economic disruptions. These challenges have global repercussions, prompting countermeasures and protectionist policies from various countries that restrict foreign products to safeguard domestic production-thereby hampering socio-economic prosperity and shrinking the global market space. The Envisage Infinitive model also introduces cost- effective Envisage Global and International Marketing Plans and innovative strategies to target specific market segments. It enables firms to create strong brand positioning and establish brand identity in major international markets well before the actual launch of their products or services.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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