Action learning worldwide : experiences of leadership and organizational development
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
Preface PART 1: WHAT IS ACTION LEARNING?: CONTEXT AND APPROACHES Action Learning: The Classic Approach K.Weinstein Action Reflection Learning and Critical Reflection Approaches L.Yorks, J.O'Neil & V.Marsick Business Driven Action Learning: Why and How Organisational Learning and Leadership Development Must be Greater than the Rate of Change Y.Boshyk PART 2: ACTION LEARNING IN NORTH AND SOUTH AMERICA How Some Companies Plan and Design Action Learning Management Development Programs in the United States: Lessons from the Practise S.Hicks General Electric's Action Learning Change Initiatives B.Davids, C.Aspler & B.McIvor Using Action Learning to Develop Human Resource Executives at General Electric P.Tourloukis Getting to the Future First S.Byrd & L.Dorsey Learning as an Adventure in a High-Growth Environment D.Hopkins Action Learning in the Public Sector: The Canadian Civil Service C.Brassard Action Reflection Learning in Latin America I.Rimanoczy PART 3: ACTION LEARNING IN EUROPE, THE MIDDLE EAST AND AFRICA Business Driven Action Learning in the Nordic Region A.Reinholdsson Strategic Executive Learning and Development in French Multinationals N.Rolland Changing the Rules at the World Council of Churches K.Raiser & R.M.Gould Executive Development in Poland G.Lebkowska Action Learning in Israel S.Maital, S.Cizin, G.Gilan & T.Ramon Action Learning in South Africa B.Isaacson PART 4: ACTION LEARNING IN ASIA PACIFIC Competing for the Future: Action Learning and Korean Multinationals T.Lee Business Driven Action Learning in Japan M.N.Honjo Strategic Change Management at Merck Hong Kong R.Pearson Building Internal Capacities for Change: Action Learning in the Public and Private Sectors of China L.Yiu & R.Saner Action Learning Resources and Bibliography Y.Boshyk, M.Rolland & N.Rolland About the contributors Index
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 découle