ALLIANCE COMPETENCE: KEY CAPABILITIES FOR SUCCESS
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 formulation of alliances and partnerships is a global trend that is growing at an exponential rate. In the United States, alliances now account for 18% of the revenue of Fortune 1,000 Companies—and this figure is expected to exceed 30% by 2004. In Europe, alliances are growing at an even faster rate, and already represent over 30% of revenue. According to recent surveys, 82% of United States executives believe alliances will be a prime vehicle for future growth, and managing alliances is consistently mentioned as one of their three biggest challenges. Developing a competence in alliances and other collaborative arrangements, therefore, is now high on virtually all corporate agendas. Yet the ability to successfully manage alliances remains elusive. If current trends continue, about 70% of all alliances will fail to deliver the expected results. In most cases, failure is attributed to mismatches in corporate culture, poor communications, or some similarly high-level cause. This conventional analysis camouflages some specific and fundamental capabilities that are critical for alliance success. These capabilities address facilitating and maintaining alliance-like thinking and behaviours that are a match for alliance strategies. The ability to develop the appropriate thinking and behaviour to be a valued partner is a distinct corporate competitive advantage. Using recent examples in the oil and gas industry in Canada and Australia, this paper details three key capabilities that are critical to alliance success. Some new approaches to effective partnering in any environment or industry are offered, to help in reframing the challenges that inevitably arise.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle