WORLD'S BEST WORST TO FIRST IN 10 YEARS : HOW'D THAT HAPPEN? THE SECRET TO CN'S SUCCESS
Notice bibliographique
Résumé
This article relates the story of the 10-year turnaround by Canadian National railroad, which had deteriorated into terrible financial shape because it was a crown corporation dedicated to public service about profitability. Having been formed out of several insolvent railroads, it had so much duplicate track that two-thirds of the track together accounted for only 10% of revenues. Under the previous head, progress had been made by cutting work force, shedding ancillary businesses and trimming unprofitable services when the then-Canadian Prime Minister named an outsider, Paul Tellier, to succeed the retiring head in 1992. By 1995, finances were strong enough for the railroad to go private in an offering of 83.8 million shares, which netted $2.2 billion. Tellier gave rail professionals training in business techniques and tightened the connections between operating and financial performance. In 1998, it bought the Illinois Central as the beginning of a southward expansion. Next was a marketing alliance with Kansas City Southern. As CN has continued to grow, it has picked up critics among unions and some customers who complain that staff cuts have hampered service. But overall, CN is experiencing success.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».