An integrative methodology for creatively exploring decision choices
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The authors translate their the concept of integrative thinking into a repeatable methodology, supported by a set of tools for thinking through difficult or “wicked“ problems, a process that offers a better chance of rejecting false choices and of finding a way through to an innovative alternative. Design/methodology/approach The authors divide their process into four phases. A case example illustrates each phase. Findings The four phases that make up the integrative thinking 10;process: articulating opposing ways to solve a vexing problem; analyzing those opposing models to truly understand them; attempting to resolve the antithetical approaches of the opposing models by creating new models that contain elements of the original alternatives but are superior to either one and testing the potential new solutions. Research limitations/implications Additional examples and detailed guidance is provided in the authors new book “Creating Great Choices: A Leader’s Guide to Integrative Thinking,” (Harvard Business School Press, 2017). Practical implications Several corporate examples of “wicked” problems to which integrative thinking might be applied are: After a merger, the combined sales organization is riven by dissension between proponents of two opposite approaches – one using direct sales and the other channel partners. The CEO of a retail bank struggling to manage the conflicting goals of increasing efficiency and improving customer service. Originality/value Applied thoughtfully, this new and tested methodology gives leaders at all levels a fighting chance at solving challenging problems and creating breakthrough choices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».