A Psychometric Evaluation of Skill Clusters and Practices Used by Highly Effective Executive Presenters
Notice bibliographique
Résumé
The present paper is an evaluation of those skill clusters and practices that are associated with superior ratings of executive presentation skills. It focuses on improving executive presentation skills. It explains the basics of oral presentation skills in general that apply across domains including that of business and management. Six sets practices were found to be characteristic of effective executive business presentation: the preparation, the delivery, and the questions and answers that follow the delivery. As Pappas and Hendricks (2000) and DiStanza, and Legge, 2002 found that an effective executive presentation includes the presenter's mastery and skill in technical content, organization, delivery and relating to the audience. Effective presenters have must be proficient at collecting, selecting, organizing, and illustrating their data, and have to be acutely aware of the purpose of their presentation, and the needs and interests of the audience. So, what distinguishes an executive presentation from other forms of oral communication is the context (environment), the content and the audience. The ingredients of an effective executive presentation are more or less the same as those of any other types of face-to-face presentations. Hence, although this article is focused on helping executives develop and more effectively use their oral presentation skills and practices, our framework can be of used by others who want to be effective public speakers.
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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 | 0,014 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».