Notice bibliographique
Résumé
Social implications The case study will help improve systemic gender-related challenges for women in STEM, male-dominated nontraditional workplaces, such as mining, and contribute to CASE FOR WOMEN database of women-centered business teaching cases. Learning outcomes The learning objectives are as follows: discuss gender issues in nontraditional science, technology, engineering, mathematics (STEM)–related male-dominated industries; conduct a strategic competitive strengths and weaknesses, the opportunities and threats analysis and political, economic, social, technological, legal and environmental analysis; evaluate relevant information and decision criteria to assess the options; provide recommendations for strengthening vision mission and strategy; and analyze the business model using the Business Model Canvas. Case overview/Synopsis Alicia Woods (she/her), founder of Covergalls Inc., was facing an unexpected challenge during the COVID-19 worldwide pandemic restrictions and lockdowns which had created an unprecedented disruption to her business. Should Covergalls continue on its current path, or was it time to branch out? Complexity academic level This case is suitable for diversity, equality and inclusion, strategic management, entrepreneurship, marketing or leadership courses at the undergraduate BBA and graduate MBA level on campus or online. Supplementary materials Teaching notes are available for educators only. Subject code CCS 3: Entrepreneurship.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 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 ».