Action learning worldwide : experiences of leadership and organizational development
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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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,009 |
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 ».