Teamwork management in Creative industries: factors influencing productivity
Notice bibliographique
Résumé
The 'experience' economy, characterizes by the growing needs for cultural identity and social empowerment, and aided by technologies of knowledge generation, information processing and communication of symbols, further reinforce this. The creative industries involve the concretization of an image, through whatever medium for some form of economic return. However, the nature of experience goods makes demand pattern unpredictable and production process difficult to control. The uncertainty of demand for the creative product, pose managerial and organizational challenges. The structure and staffing of creative projects are often temporary, as are capital investment. Success is dependent on the composition of projects teams with individuals and groups working in a highly interactive and adaptive fashioning of the product: Despite this fact, a great deal of research conducted in the area of group dynamics suggests that groups are often much less creative and productive than they are usually assumed. The important question of how to manage creative teams to achieve a high productivity with limited resources and time arises in innovation management both from the theoretical and practical points of view. There is still no clarity which factors affecting productivity of teamwork are more important than others. The study was aimed at the identification most important factors for the productivity of teamwork. The survey of 113 student creative teams in 8 counties (Lithuania, Poland, Canada, China, France, Italy, Russia, and Denmark) was performed. Based of the findings the hierarchy of the significance of the factors influencing the productivity of teamwork is established and described in the article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».