How readable are mission statements? An exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Mission statements are fairly ubiquitous, particularly among large organizations. However, if they are to have a chance of achieving the desired positive outcomes, they must first be readable and comprehensible to the targeted stakeholders. The purpose of this paper is to investigate this issue, to answer the question of whether the mission statements of large companies are readable or not. Design/methodology/approach Content analysis and appropriate scores were employed to investigate the readability of the mission statements collected from a random sample of 100 firms in the Fortune 500 annual rankings. Findings The results indicate that on average, the mission statements of the studied companies are not that readable, and that in the case of many of them, the mission statements assume the readings skills of a university graduate. Research limitations/implications The results of this paper suggest that if the target audience of a mission statement is broad, and includes stakeholders such as customers and lower level employees, then firms would do well to test the readability of their mission statements, and revise them where necessary. Mission statements are not the only tools that organizations use to communicate with stakeholder. This encourages future research on readability analysis of other communication tools in firms. A larger sample of companies and other approaches to measure readability can be included in future research. Originality/value This paper adds to the related literature, as the level of readability of mission statements has received limited attention in the past.
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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 | 0,011 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».