A Juggler's manifesto: elevating creativity to stay productive amid uncertainty
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 The Industry 4.0 environment is characterized by fast data, vertically and horizontally interconnected systems, and human–machine interfaces. In the middle stands the manager, whose sustained performance is critical to the organization's success. Business disturbances—such as supply chain disruptions during the pandemic—can quickly test the manager's resiliency. While creativity and flexibility are critical for success in these situations, these skills are often not promoted directly. This paper will discuss strategies for enhancing managers' creativity and resiliency and give suggestions for improving professional development training and post-secondary business education. Design/methodology/approach A synthesis of the literature in business and psychology provides a foundation for creating a conceptual model incorporating strategies to promote managerial creativity and resiliency. While the model focuses on managerial performance under adverse conditions, the tenets of the model also apply during times of relative stability. Findings Findings based on a synthesis of the literature on creativity in business and psychology provide the foundation for a conceptual model to identify potential elements in training and curriculum design to further managers' creativity and resiliency. This model recommends clear, actionable training and program-level curriculum design suggestions for improved managerial performance. Originality/value This paper identifies a conceptual model to enhance managerial creativity leading to increased resiliency through professional development programs and suggestions for educators in post-secondary business education. This model provides tools for managers to deal with adverse and rapidly changing conditions flexibly, promoting employee productivity and satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 découle