Notice bibliographique
Résumé
Building an integrated global strategy for ongoing growth and renewal across markets which are geographically remote and have differing native languages and cultures is undoubtedly harder than classical scholars of business strategy have cared to understand or admit. While our cumulative knowledge of the role of organizational learning in internationalization is considerable, it has generally been seen as knowledge transmitted from the home-organizational base to subsidiaries abroad. As such, current theories take little account of the capacity of the organizations to reverse the one-way vector of learning emanating from headquarters in order to learn endogenously, as it were, from knowledge resources available at the periphery and throughout its global reach. A major reason why theory has not advanced further in documenting and thus realizing the mechanisms by which firms can learn from their global footprint is that the methodologies used have been ineffective as they tend to take a "bird's eye" view of phenomena when what is needed is an 'up-close' and contextually-grounded approach. In this keynote speech, Professor Mary-Yoko Brannen will discuss new avenues for research methods that facilitate the understanding of complex, micro level contextually embedded phenomena where research settings are rife with multilevel cultural interactions. Integrating current research on the multifaceted nature of language used in global organizations and the boundary-spanning skillsets that bi- and multi-cultural individuals bring to today's workforce, Professor Brannen will discuss new methods for researchers as well as practitioners to positively influence global learning and innovation outcomes.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,024 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».