Organizing and Strategizing in the Face of War
Notice bibliographique
Résumé
Wars is a persistent and recurring feature of human history. Despite the profound and multifaceted consequences of war for organizations and the growing call for management scholars to address key societal challenges, the management literature has historically paid limited attention to this critical phenomenon. This symposium seeks to address this significant gap by bringing together organizational and management scholars to explore the multifaceted relationship between war and organizations. Temporal Reframing: How Professionals Cope With Trauma and Loss of Agency Author: Madeleine Rauch; University of Cambridge Author: Shahzad Ansari; University of Cambridge How Israeli and Palestinian IT Professionals Work Together in the Context of Ethnonational Conflict Author: Pieter de Wit; - Author: Christopher Wickert; Vrije Universiteit Amsterdam Propagating a Permanent War Economy? U.S. FDI in Warring Host Countries Author: Li Dai; Loyola Marymount University Author: Yongsun Paik; Loyola Marymount University Firm R&D Choices and Bureaucratic Science, Technology, and Innovation Activity Amidst Military Coups Author: Natharat Mongkolsinh; - Author: Adam Koling; University of Oxford Author: Daniel Erian Armanios; University of Oxford Strategizing for Tomorrow’s Wars Today: Future-Making in the Military Author: Lorenzo Skade; European University Viadrina Frankfurt (Oder) Author: Sarah Stanske; Author: Jochen Koch;
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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 | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,007 | 0,018 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».