Notice bibliographique
Résumé
This chapter focuses on expatriate managers and examines Black and Gregersen's idea that, when it comes to successfully managing expatriate managers, there are three best practices: ‘[Successful companies] focus on creating knowledge and developing global leadership skills; they make sure that candidates have cross-cultural skills to match their technical abilities; and they prepare people to make the transition back to their home offices’. In theory, expatriation is supposed to, inter alia , produce managers who have an in-depth knowledge of the MNE, understand the pressures leading to benevolent preference reversal in subsidiaries and can integrate geographically dispersed operations. These ideas will be examined and then criticized using the framework presented in Chapter 1. Significance MNEs must develop managers with a broad mental map covering the entirety of the MNE's geographically dispersed operations. This is critical to the MNE's long-term profitability and growth, especially in an era when foreign markets are becoming increasingly important contributors to innovation and cost reduction at the upstream end of the value chain, and to overall sales performance at the downstream end. In fact, managers commanding deep knowledge of internal MNE functioning – including the challenges of simultaneously addressing legitimate business objectives/interests at multiple geographic levels within the firm – represent the MNE's key resource to facilitate international expansion and to coordinate geographically dispersed, established operations. Such managers are best positioned to (a) engage in the international transfer of non-location-bound FSAs from the home nation; (b) identify the need for new FSA development in host countries and facilitate such development; and (c) meld both location-bound and non-location-bound FSAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».