MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1963936629 · doi:10.1108/20450621111193743

Quality Tailors, Textiles and Embroidery (QTTE)

2011· article· en· W1963936629 sur OpenAlexaff
Diana Kao, James K. Higginson

Notice bibliographique

RevueEmerald Emerging Markets Case Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWOT analysisQuality (philosophy)MarketingBusinessPaymentPlan (archaeology)Work (physics)Control (management)Organizational culturePublic relationsManagementEconomicsFinancePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subject area International business, emerging markets, strategy. Study level/applicability Year 3 and 4 university level. Case overview Kevin, an Indian citizen living in Oman, is the founder and president of Quality Tailors, Textiles, and Embroidery (QTTE). He is faced with a number of questions, including whether or not to establish a new division, in what direction to take the three existing divisions, and how to work with an organization culture that is resistant to change and reluctant to make decisions without his involvement. Perhaps, most pressing is the fact that the company's sponsor is demanding increased payments, since under Omani law, a foreign-owned company must have an Omani sponsor who is entitled to a share of the profits and, in the extreme, can take over ownership and control of the business. Expected learning outcomes Upon completing this case, students will practice: identifying and using proper tools (5-forces, SWOT, VRINE) to analyze the external and internal environments of the company; identifying key issues in the case, both long- and short-term; identifying feasible alternatives and evaluating each alternatives for its feasibility, pros, and cons; and proposing an implementation plan with a time line. Supplementary materials Teaching notes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1050,012

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEmerald Emerging Markets Case StudiesMême sujetMiddle East and Rwanda ConflictsTravaux en français237 207