Vitesse et Mode d’Internationalisation des PME*
Bibliographic record
Abstract
Ce papier s’intéresse d’une manière générale à la temporalité dans l’internationalisation, et plus spécifiquement aux effets de la vitesse et du mode de présence sur le choix d’une approche progressive (ou non) dans l’expansion internationale des PME. Ces effets ont été examinés dans le cadre d’un échantillon de 214 PME engagées à l’international et localisées dans la région Provence Alpes Côte d’Azur. Les résultats montrent tout d’abord qu’une cadence d’internationalisation rapide ou lente va refléter des approches distinctes d’internationalisation et correspondre à des PME qui valorisent différemment le critère de minimisation du risque lié aux futures cibles géographiques. Ensuite, il ressort des modèles de régression que le mode de présence choisi par les PME a un impact très contrasté sur le choix d’une approche progressive (ou non) d’internationalisation, et ce, en fonction de la lenteur ou de la rapidité de l’expansion internationale. Des explications basées sur le modèle Uppsala et sur celui des « firmes nées globales » sont proposées.
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 | 0.006 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".