Strategic Orientations: Multiple Ways for Implementing Sustainable Performance
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
The Four Phase Model®, created by prof. dr. Teun W. Hardjono [1] in 1995, distinguishes four ideal type strategic orientations and shows that these strategies brighten and dim in a specific sequence, adding the most required competences to the organization, and creating a natural rhythm to corporate dynamics. By applying this theory one can understand the nature and whereabouts of the organization’s systemic constraints, revealing the basic features for creating a roadmap towards sustainable performance improvement and competence development. The model generates the top priorities, selects the most adequate (ideal type) interventions and key performance indicators. Combining strategic “situations” as indicated by the Four Phase Model and phase-wise “contexts” as introduced by Spiral Dynamics [2], provides a conceptual synergy with four innovative outcomes: Firstly, aligned with specific contexts, the strategic interventions and KPI’s can be made more specific and practical, thus creating a roadmap for performance improvement and organizational development. Secondly, it structures change management into four distinctive hierarchical complexity levels: 1) enhancing fundamental skills, structures and procedures (vitalizing); 2) improving contemporary levels, aligned with the dominant value system (optimizing); 3) new re-orientations while continuing within current systems (shifting) and 4) a transformation to a more complex context or emerging value system (transforming). Thirdly, powered with the combined understanding of above concepts, one can deduct the specific context and situation for each intervention, instrument or approach to be applied effectively. Fourthly, the combination provided the bases for the so-called Strategy Scan and Strategic Sustainability Scan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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