Succeed On Your Own Terms: Lessons From Top Achievers Around the World on Developing Your Unique Potential
Notice bibliographique
Résumé
WHAT MAKES TOP ACHIEVERS SUCCESSFUL? Is it more energy? Luck? Drive? Focus? Vision? These are some of the questions answered in Herb Greenberg and Patrick Sweeney's illuminating book, Succeed on Your Own Terms. Greenberg and Sweeney spent two years traveling in more than two dozen countries interviewing some of the world's most accomplished individuals - including renowned architect Michael Graves; Chief Financial Officer of Dun and Bradstreet, Sara Mathew; former Dallas Cowboy Roger Staubach; legendary civil rights advocate Congressman John Lewis; actor Ben Vereen; Holocaust survivor Samuel Pisar; President of Home Depot Canada, Annette Verschuren; mountain climber Rebecca Stephens; the shortest NBA player of all time, Muggsy Bogues; Senator Barbara Boxer; cancer survivor Janet Lasley; and Philadelphia Eagles owner Jeffrey Lurie. Through in-depth interviews and results from a comprehensive personality assessment, the authors uncover the defining qualities that set each of these remarkable individuals apart. These inspiring individuals exemplify 19 defining qualities that can drive your success, such as * Optimism * Resilience * Empathy * Persuasiveness * Courage * Perseverance * Willingness to Take Risks * Creativity * Competitiveness * Confidence * Self-Awareness And you'll learn how to identify these qualities in yourself by taking a free, in-depth personality assessment that can help you discover your unique potential and strengths. Then you will be poised to seek out situations that play to your natural abilities, recognize your defining moments and seize opportunities to succeed on your own terms.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,016 |
| Communication savante | 0,025 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».