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Enregistrement W1990858008 · doi:10.1108/00400910410569597

Qualities of an effective successor: the role of education and training

2004· article· en· W1990858008 sur OpenAlexaffabout
A. Bakr Ibrahim, Khaled Soufani, Panikkos Poutziouris, J. Lam

Notice bibliographique

RevueEducation + Training · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensConcordia UniversityCanadian Imperial Bank of Commerce (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuccessor cardinalResource (disambiguation)Human resourcesTraining and developmentProcess (computing)Family businessSelection (genetic algorithm)BusinessHuman resource managementTraining (meteorology)MarketingPsychologyManagementPublic relationsKnowledge managementPolitical scienceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small family firms represent the predominant organizational form in Canada. They are perceived to be crucial to the development and growth of the Canadian economy. Despite this, scant attention is given to the study of human resource management practices in the specialist family business literature. A key human resource issue in family firms, which has been documented as a potential source of problems, is succession, selection and training. The objective of this research is to explore the qualities that are considered critical to an effective family business successor and discuss the crucial role that education and training could have in enhancing the qualities and skills of a successor. Results suggest that three factors are critical to an effective human resource strategy concerning the selection process of a successor. These include the successor's capacity to lead, his/her managerial skills and competencies, and the willingness and commitment of the successor to take over the family business and to assume a leadership role.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations70
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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