Creating great choices: a leader's guide to integrative thinking
Notice bibliographique
Résumé
"Conventional wisdom...and business school curricula...teaches us that making trade-offs is inevitable when it comes to hard choices. But sometimes, accepting the obvious trade-off just isn't good enough: the choices in front of us don't get us what we need. In those cases, rather than choosing the least worst option, we can use the models in front of us to create a new and better answer. This is integrative thinking. First introduced by Roger Martin in The Opposable Mind, integrative thinking is an approach to problem solving that uses opposing ideas as the basis for innovation. Now, in Creating Great Choices, Martin and fellow Rotman expert Jennifer Riel vividly show how they have refined and enhanced the understanding and practice of integrative thinking through their work teaching the concept and its principles to business and nonprofit executives, MBA students, even kids. Integrative thinking has been embraced by organizations such as Procter & Gamble, Deloitte, Verizon, and the Toronto District School Board...all seeking a replicable, thoughtful approach to creating a "third and better way" to make important choices in the face of unacceptable trade-offs. The book includes new stories of successful integrative thinkers that will demystify the process of creative problem solving. It lays out the authors' practical four-step methodology, which can be applied in virtually any context: Articulating opposing models Examining the models Generating possibilities Assessing prototypes Stimulating and practical, Creating Great Choices blends storytelling, theory, and hands-on advice to help any leader or manager facing a tough choice"...
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,017 |
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 ».