Notice bibliographique
Résumé
What: This paper reports on the results of participative action research by multiple teams of participants who played various roles and fostered the evolution of an integrated research and business simulation environment by sharing data, making decisions visible and discussing solutions in both a competitive and a collaborative environment. Why: Collaborative Networked Learning is needed for the training of effective management and operation of global corporate entities and in understanding the value of integrating information systems between organizations that collaborate and compete with each other in different times and markets. This is necessary since competition, in business today, is between supply chains of competing collectives of organizations, each seeking a larger market share and bigger profits and where changes in partnerships come at an ever increasing pace. Who: Managers, students, tutors & administrators of classroom, online courses, and boardroom based professional development programs. When: During the period July 2003-December 2005 using the simulator located at www.sccori.com Where: In online courses, residential programs, in bricks and mortar classrooms and in the boardrooms of major corporations. How: Using an internet browser-based online business simulator and internet communications tools allowing participants to play the roles of Retailer, Wholesaler, Distributor and Manufacturer in a number of business simulations with variable parameters. Participants experience simulations and learn by doing, build problem solving skills, develop strategies, plan, negotiate, share, build trust and implement solutions. Results: The networked management learning business simulator improves the systems dynamics models from MIT and the Systems Dynamics Society by at least two orders of magnitude. Results indicate that participants move from an individualistic competitive stance to a collaborative team-based solutions focus to threats and problems faced by their supply chain during increasingly challenging business simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».