Notice bibliographique
Résumé
hyperactivity disorder, 40 Attribution theory, 156-157 Augmented reality (AR), 130 Autonomy, 113 Axial coding, 22-23 AXIS FLIP, 135 Big data, 137 Bivariate analysis methods, 161 Bivariate correlations, 182 Body scan, 41 Bolivia, 14-15 Born Global, 58-60 Boston Consulting Group (BCG), 135 Bottom-up strategy process, 78 Breathworks, 40 Bullock and Batten (1985) phased approach, 150 Capability, 96 Categorisation, 39 Change, 152 models, 150 ontological considerations of EDI, 154 and performance, 153 step and phase models, 152-153 Changing, 152 Chartered Management Institute (CMI), 46 Climate, 9 Cloud-based tracking dashboards, 136 Commitment, 85 dilemma with reciprocity concerns, 93-94 Commodity Chain, 114 Compassion, 41 Concentration, 44 Confirmatory factor analyses, 182 Conformity assessments, 14 Context-oriented approach, 10-11 Controllability, 156 Correlation, 164-166 COVİD-19 pandemic, 77, 175 Creating-being mode, 44 Credibility, 96 Cronbach's alpha, 161 Cross case analysis, 86-91 Cross-cultural management, 102-103 culture, 103-106 global value chains, 114-118 interculturalism and, 106-114 Cultivate, 136 Cultural compatibility, 27-28 Cultural diversity, 61-62, 68 Culture, 9, 61, 102-103 emergence, definitions, and meaning, 103-106 CVS Health, 134
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,768 | 0,771 |
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 ».