Successors’ Characteristics, Preparation, Innovation, and Firm Performance: Taiwan and Japan
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has revisited business succession. Although important issues have been discussed from time to time, no consensus on any particular pattern of succession has emerged. Lacking a body of empirical findings to draw upon, discussions of business succession are often based on limited qualitative case studies and findings vary widely among researchers. In this research, we focus on both theoretical explanations and data promotion, and draw the following conclusions.First, there are some differences in the corporate culture and business philosophy between Taiwanese and Japanese enterprises, and the training of successors is also different. Second, the number of female successors has been increasing in both Taiwan and Japan, while in Taiwan female successors have become even more open and innovative than their male counterparts. Third, successors in Taiwan and Japan make various kinds of preparations. The successors are expected to start from the front-line to win the loyalty of employees and managers, to keep in touch with front-line employees, to learn the enterprise’s operating mode, and to think about a future development strategy. Fourth, the grown-up environment of the successor also plays an important role and has a great influence on the successor. Last, but not least, many well-known disputes have occurred in the enterprise succession process both in Taiwan and Japan, and the support provided by the previous generation and the “veterans” will make the succession process go smoothly.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».