Approche Intégrée ou Partielle de l’Internationalisation des Firmes : Les Modèles Uppsala (1977 et 2009) face à l’Approche « International New Ventures » et aux Théories de la Firme
Bibliographic record
Abstract
La firme qui décide de se développer hors de son marché local est confrontée à plusieurs questions : Quel pays choisir ? Quel mode d’entrée faut-il utiliser ? Et à partir de quels critères, ces différents choix vont-t-il se faire ? Plusieurs théories de la firme se sont intéressées à ces questions et ont proposé un certain nombre de réponses. Ces théories de la firme ont cependant pour la plupart d’entre-elles une approche partielle du processus d’internationalisation et des critères de choix (du pays et du mode d’entrée) associés. A notre connaissance, seul le modèle Uppsala a apporté une réponse conjointe à ces questions et a développé ainsi une véritable théorie du processus d’internationalisation de la firme. Dans cet article introductif, notre objectif est double : il s’agit tout d’abord de faire un état du modèle Uppsala dans ses deux versions, initiale (1977) et amendée (2009). Ensuite, cet article vise à présenter les critiques et les réponses apportées d’une part pour le choix du pays cible, par l’approche « international new ventures », et d’autre part pour le choix du mode d’entrée, par les théories de la firme.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".