Notice bibliographique
Résumé
In a world dominated by global corporations, managers are increasingly finding that intercultural learning is essential tool they need to master on the path toward effective leadership. Intercultural management has come to rely on diverse groups of people working together productively. Sometimes, this results in paradoxes at the workplace, ambivalence, and ambiguity, all of which can be costly to a corporation. This paper will outline the importance of mastering intercultural communication in the field of international business by identifying problems, solutions, and strategies. I will focus on the conundrum facing global managers: they have yet to find a sole approach to communication and training. But “going native” isn’t an option, either. Instead, they blend a variety of approaches. Needed skills include accommodating a range of structural and behavioral dimensions that address different facets of organizational functions. The field of international management, unlike international business, mandates an integrative approach. Intercultural management borrows heavily from the behavioral sciences. Managers need personality traits such as cultural empathy and mental flexibility that enable them to be appreciative of diversity. They also require intercultural training to master the rules that govern communication, interaction, and the norms of the other cultures with whom they interact. This paper will highlight the failures, successes, and lessons learned by McDonalds Moscow and the Canadian firm Aerostar’s affiliate in Moscow. One measure of their success has been their home office’s ability to install strong core values elsewhere. This paper will present the methods McDonald’s used to successfully disseminate its core values at its Russian restaurants, in sharp contrast with Aerostar’s failures to do the same. The human factor represents the primary importance in the current economy. Therefore, Knowledge managers, in a cross-cultural context, knowledge managers require singular leadership and management practices.
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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 | 0,021 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».