Why do many otherwise smart CEOs mismanage the reputation asset of their company?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper, examines why CEOs often misunderstand and therefore mismanage the reputations of their companies. The paper describes the way corporate reputations are built, maintained and enhanced and suggests that a good reputation needs several elements: (1) that it be part of the corporate strategy, not just a public relations or advertising slogan; and (2) that it be built from differentiating, sustaining activities of the company. The author couples his own experience with the literature on corporate strategy, noting that reputation is part of the corporate positioning process, which has long been considered the core element in strategy. Fortune magazine’s “Most admired companies” and research conducted by the author are used to highlight the variables of corporate reputation and how perceptions of reputation differ internationally. Using these variables, companies can maintain consistency in their reputation globally, while at the same time allowing regions and countries to customise to meet local needs. The paper argues that companies often fail to achieve their desired reputations because of two primary factors: (1) the failure to identify a clear core competency, relying instead on claims of superiority that have little value to the intended audience; and/or (2) “active inertia”, or continuing to do the same things that made the company successful, despite the fact that these things are no longer relevant to the current situation. Examples of companies that have done a good job at building their corporate reputation and examples of some who have had problems are provided, along with a check list of “warning signs” that a company’s reputation is in trouble, along with some suggested actions.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle