Guidelines for CEO‐speak: editing the language of corporate leadership
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper highlights the strategic importance of being alert to the power of the language and words used by CEOs in their various communications – their CEO‐speak. Design/methodology/approach The paper employs a close reading analysis of several contemporary examples of one of the most significant genres of CEO‐speak – the CEO's annual letter to stockholders. Findings Four perspectives important for understanding corporate strategy are highlighted: the importance of CEO‐speak as a linguistic marker of CEO narcissism; the revealing nature of metaphors chosen by CEOs; the potential rhetorical potency that arises from the way CEO‐speak is framed; and the significance of cultural keywords. Research limitations/implications Case examples, such as the close readings in this article, possess the strength of specific instance detail and interpretation, and the ostensible weakness arising from interpretation of small samples. But such research may provide for a reframing of conceptual perspectives and practical approaches. Practical implications The case examples and advice provided will help business executives and corporate stakeholders to monitor the quality of CEO‐speak, engage CEO‐speak more effectively for strategic purposes, and improve CEO text and leadership‐through‐language. Originality/value Readers are reminded of the power of CEO text, the benefits of subjecting it to greater scrutiny, and are provided with some practical, operational advice.
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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 | 0,015 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».