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Enregistrement W63901846

Problemas en el paraíso

2003· article· es· W63901846 sur OpenAlexaboutno aff
Vladimir Pucik, Katherine Xin

Notice bibliographique

RevueHarvard business review · 2003
Typearticle
Languees
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Management and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La vida en Shanghai ha sido mas que comoda para Mike Graves, el gerente general de un joint venture entre una empresa estadounidense de vestuario y un fabricante chino. Sus hijos van al mejor colegio, vive en un agradable barrio para extranjeros y su empresa paga chofer y ninera. Mike ha transformado al joint venture en un gran exito, al menos a ojos de sus ejecutivos chinos y funcionarios de gobierno locales. Zhong-Lian Knitting ha rescatado a tres empresas que perdian dinero y ha aumentado su planilla de 400 a 2.300 empleados. Pero el jefe de Mike, el CEO de la empresa en los EE.UU., Heartland Spindle, no comparte esa vision optimista. ?Un ROI de 4% es pesimo?, dice. ?Los numeros ya deberian ser mejores?. El quiere un retorno sobre la inversion de 20%, lo que signifi ca despedir a 1.200 trabajadores chinos. Tambien quiere apuntar al nivel alto del mercado del vestuario, lo que implica que el joint venture debera alcanzar estandares de calidad mucho mas exigentes de los que ha podido cumplir hasta ahora. Para empeorar las cosas, los ejecutivos chinos quieren llevar a cabo una cuarta adquisicion, la que dejaria al joint venture en condiciones de lanzar su propia marca de vestuario. Pero es una movida que podria perjudicar las utilidades durante anos. ?Podra Mike impedir que el joint venture se desplome? Cuatro comentaristas ofrecen sus consejos expertos en este caso de fi ccion: Eric Jugier, presidente de Michelin (China) Investment en Shanghai; Dieter Turowski, director ejecutivo de fusiones y adquisiciones de Morgan Stanley en Londres; David Xu, un director de McKinsey en Shanghai; y Paul Beamish, director del Asian Management Institute en la Richard Ivey School of Business de la University of Western Ontario en Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,015

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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