Ways of learning in the pharmaceutical sales industry
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
Purpose The purpose of this paper is to document the ways pharmaceutical representatives learn for work and report attributes of (in)formality and other characteristics of ways of learning perceived as effective and frequently used. Design/methodology/approach A total of agents 20 from 11 pharmaceutical manufacturers across Canada participated in a Delphi collaboration creating a comprehensive list of ways in which they learn for work. In‐depth individual interviews with four agents explored the ways of learning they perceived as most frequent and effective. The Colley et al. framework was interpreted, extended, and applied to identify attributes of (in)formality and other elemental characteristics of these ways of learning. Findings Agents in this rapidly changing, competitive industry worked alone in geographically distributed territories. Learning had a special role in this industry: agents developed themselves broadly as resources to gain customer‐access required to promote products. Delphi participants identified 64 ways of learning (five categories). Most ways were self‐initiated, self‐directed, minimally structured, and may involve intentional incidental learning. Reported frequent and effective ways differed by agent, but all reported frequent and effective learning through self‐directed means with mixed (in)formal attributes. Customer facilitated and peer‐facilitated learning were common, despite isolation from co‐workers. Originality/value This paper reports on learning in a distinct and under‐researched industry. It demonstrates the importance of peer‐facilitated and on‐the‐job learning even in a distributed workforce and documents intentional incidental learning. It discovers an indirect way in which learning supports business objectives and it provides a framing tool for guiding reporting of characteristics of ways of learning.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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