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Enregistrement W232915338

Leaps in Performance: Botswana’s Transformation Story

2008· article· en· W232915338 sur OpenAlexaff
Marvin Washington, Stephen K. Hacker

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Change and Leadership
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipDysfunctional familyTransparency (behavior)Public serviceLiteracyPublic relationsLEAPSCorporate governancePolitical scienceEconomic growthDevelopment economicsBusinessManagementPsychologyEconomicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capturing the promise of development, Botswana has demonstrated enormous fruits from applying transformational science. Leveraging the knowledge of breakthrough results creation (transformational science), public service leadership has broken with the dysfunctional patterns of many developing countries. Botswana is now ranked Africa’s #1 county for transparency and absence of economic crime, #1 in annual GDP growth over the past decade, best credit risk in Africa, growth to a 80% literacy rate, and a sought out resource for other African countries to see first hand how to create good governance. And the success story continues. New challenges are being met with increased leadership consciousness and drive for results. The authors examine the path and lessons learned from this uplifting example of development. In particular, the stubbles of recent past cause by an over reliance on public service programs are reviewed, and the beneficial movement to enhance the areas of personal mastery, interpersonal mastery and enterprise mastery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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