Corporate Culture in Russia: History, Progress, Problems and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Research on corporate culture is a trend that in essence reflects the problems and risks that exist in Russian society as well as corporations. Authors have three goals: first goal is to make a short analysis after investigations, that are dedicated to the condition of Russian culture; the second goal is an analysis of risks and problems of facing the Russian state and corporations caused by the world community’s transition to a new technological environment; and the third goal is the explication of development prospects of Russian corporate culture. There are many possible differentiated approaches and methods possible for a study of a cultural phenomena. The practical aspects of the corporate culture formation are considered on the example of the finance-bank structure “Sberbank”. The most productive approach is interdisciplinary research method. The research result is that the Russian scientific community has two main approaches (related to the corporate culture theme): rational and value approach and the term “corporate culture” used in the scientific literature as adequate for definitions “organizational” and “business” culture. This is identical to western research tradition, in general. The “industrial” development level of Russian corporate culture does not correspond to the meanings and values of the sixth technological paradigm, which is the main problem and the original “risk field” for optimization of corporate culture in Russia. The authors consider the organizational forms in which corporate culture develops and the wide historic experience of professional education had been accumulated earlier and corresponded to the pragmatism as the megatrend of education development that is the positive factor.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».