Navigating the Digital Frontier: The Art of Ambidextrous Leadership Definition of Digital Leadership
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
When it comes to leaders who have been recognized for successfully navigating their organizations through digital transformation, names such as Satya Nadella, Jeff Bezos, Bob Igor, and Ajay Banga come top of mind. Nadella, CEO of Microsoft, shifted the company’s focus from traditional software to cloud services and embraced a culture of innovation to introduce products, such as Azure and Office 365. Bezos, founder and former CEO of Amazon, was relentless in sustaining focus on customer experience, data-driven decision-making, and investments in technologies like cloud computing and artificial intelligence. Igor, CEO of The Walt Disney Company, recognized the need to expand their digital footprint to remain competitive in the entertainment industry and launched the Disney+ streaming service. Finally, Banga, former CEO of Mastercard, played an important role in the digital transformation of the financial industry by re-imagining digital payment solutions to include contactless payments, mobile payments, and digital security innovations. From a strategy perspective, it is not surprising that each of these transformational success stories is unique in the way technology was leveraged to develop a competitive advantage. However, when it comes to leadership, there is much debate about whether notable changes in response to technological advancements have changed the qualities, styles, and approaches taken by today’s CEOs and other organizational leaders…
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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