Notice bibliographique
Résumé
The impact of outsider versus insider CEO successions is considered in the context of turnarounds, and TMT changes are discussed as a possible moderator of the CEO changes – performance relationship. The paper suggests that turnaround situations are best handled with an insider/outsider mix of CEO change and TMT change combinations. Turnarounds have been a subject of fascination for business executives and a frequent source of enthusiasm for investors (Furman & McGahan, 2002). The phenomenon is of wide interest as many organizations go through major performance declines at some point during their evolution and have to deal with the issue of how to get back to leadership positions (Barker & Barr, 2002). I use the word ‘turnaround ’ here in its broadest sense, as representing a period of severe performance decline followed by a lasting performance improvement. The existing literature on the subject employs a variety of terms for closely-related phenomena, such as organizational change (Mintzberg & Westley, 1992), strategic change (Boeker, 1989; Boeker, 1992; Boeker, 1997a, b), organizational transformation (Romanelli & Tushman, 1994), organizational renewal (Barr, Stimpert, & Huff, 1992; Hurst, Rush, & White, 1989), etc. These terms have overlapping
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,747 | 0,400 |
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 ».