The language of leadership in a deadly pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper explores the rhetorical and strategic nature of the language political and business leaders used during the early stages of the COVID-19 pandemic – or what we refer to as their pandemic-speak. Design/methodology/approach This paper draws opportunistically on examples of communications that have appeared variously in letters to shareholders, tweets, and public comments of CEOs of major companies, and in press briefings of several political leaders. Findings Good and bad examples of the exercise of leadership through pandemic-speak are presented. Some of the examples discussed are characterised variously by confected positivity, hubris, hyperbole, misinformation, recklessness, appeal to patriotic values, and abuse of the adjectives “unprecedented” and “extraordinary.” The term “COVID-19” is used as an ideographic “whipping post” to deflect attention from the implication of leaders in the inadequate level of preparedness for the pandemic. Originality/value This paper reinforces the point that the language of leaders is usually not innocent, but must be monitored closely to enhance meaning, transparency and accountability. CEOs should be less self-serving and instinctive in their crisis communications. Their language should reflect a caring attitude and encourage followers to have trust and confidence in them. Leaders should place greater stead in the wisdom offered in many studies of how to exercise strategic communication choices in a crisis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle