Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this article is to discuss the implications of three lessons that leaders can learn from Canada geese to leadership and teamwork in organizations. Design/methodology/approach Migratory behavior of Canada geese is compared to widespread behavior among leaders and teams in organizations. Findings The first lesson is: work as a team: Canada Geese migrate long distances flying in V‐formation. This formation results in lesser wind resistance, which allows the whole flock to add around 70 percent greater flying range than if each bird flew alone. Geese find out quickly that it pays handsomely to be team players. Second, wise leadership: when the leader at the apex of the V gets tired, it is relieved by another goose. Leaders rotate, empower, delegate, and even step down when it's in the best interest of the team. How often do we see this taking place among organizational leaders? Wise leaders ensure that their followers are well trained and developed in order to achieve true empowerment and smooth succession processes. Third, humane behavior: if a goose drops to the ground when it gets hurt or sick, two of its colleagues go down with it to take care of it until it either gets healthier or dies. In this fast‐paced and competitive age, we seldom see managers going out of their way to help colleagues who are in trouble. In organizations, morale, productivity, and loyalty increase when employees are treated humanely. Originality/value This paper discusses ways that leaders, teams, and organizations can improve performance by applying three lessons learned from Canada geese.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».