Web-Based Training for the Network Marketing Industry
Notice bibliographique
Résumé
The Internet is radically changing the way we do business and in the ways we deliver information and training. Companies must use effective methods for distributing information and training materials in a timely manner to ensure their competitive edge. With globalization, dispersed workforces, remote management and an ever increasing information glut, ensuring that employees are properly trained to represent the company and the industry to which they belong becomes on ongoing challenge, if not a nightmare. One industry that is particularly vulnerable to the challenge of providing consistent, high-quality training, is the Network Marketing Industry. This chapter will look at the Network Marketing Industry training requirements in light of the industry needs and available training sources. An assessment of the fit for the inclusion of Web-Based Training (WBT) as a support tool will be made. A global overview of the potential market sizing will be reviewed with a look at future trends and opportunities. The objective of this chapter is to determine the potential fit of WBT for the Network Marketing Industry. More specifically, this chapter will: • Define the training requirements at each stage in the network marketing discovery process. • Compare the current methods being used to offer training. • Highlight deficiencies/opportunities with the current training systems. • Suggest a role for WBT in the Network Marketing Industry. • Calculate the potential market size within the industry. • Highlight the challenges for using WBT in the Network Marketing Industry. • Identify the benefits of WBT for the Network Marketing industry.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».