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Enregistrement W2755446273 · doi:10.1002/ltl.20317

TACTICS TO INCREASE LEADERSHIP SPEED

2017· article· en· W2755446273 sur OpenAlexaboutno aff
John H. Zenger, Joseph R. Folkman

Notice bibliographique

RevueLeader to Leader · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INCREASE LEADERSHIP SPEED M uch change has occurred in the past few decades in virtually every area of our lives.One of those changes is the dramatic increase of speed in daily business activity.Speed in business is partly a reflection of the overall increase in speed in every area of life.Shopping is faster, delivery is faster, meals are faster, and accessing information is faster .• Technology is a major enabler of speed within business.The Internet, smartphones, and personal computers enable access to information-a process that used to take a week-to occur in seconds.• Competition now comes from all over the world, with every firm seeking to be first to market.Why?Because there is a "first to market" advantage that nearly always results in a dominant share of the market.There is a saying: "the second company to market is the first loser."Staying on top demands speed.Cell phones were invented in the United States, then Nokia (Finland) and RIM/BlackBerry (Canada) took a dominant lead, only to be passed up by Apple and Samsung.It was all about speed in developing and marketing a more fully featured phone.• Finally, being fast is fun.For the individual, not only do you get much more done, you enjoy a greater variety of work and activity.You get the plum assignments.The authors of this article are co-founders of a firm that provides leadership development programs to some of the largest and most successful organizations in the world.One of the tools we advocate is a 360-degree feedback instrument consisting of forty-nine items that describe how leaders behave on a variety of topics.These subjects include the leader's qualities, such as character, initiative, innovation, problem-solving skills, passion for producing results, interpersonal skills, and strategic vision.These skills and

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,016

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 Opus0,350
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,085 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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