Antigal: Strategy and Succession Challenges in a Family-Owned Vineyard with Global Ambitions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Antigal is an Argentinian winery with an integrated business model including vineyards, wine production, and distribution. Antigal is owned by the Cartoni family. Virgilio Cartoni entered Antigal as a minority shareholder in 2007, and in 2016 he and his wife Ana Maria took full control of the winery. Antigal consists of three companies. Virgilio and Ana Maria have four children: Stefano, Francesco, Alessandra, and Antonella. Since 2016, the couple each own 20% of the vehicle ROCKY, parent to two companies of Antigal, and the four children own 15% each. Virgilio and Ana Maria also own 50% each of the vehicle BACO, parent to the third company of Antigal. In mid-2018, Antigal became a multi-generational family-managed firm with Stefano, Alessandra, and Francesco working as company managers. Francesco, Virgilio, and Ana Maria’s second-oldest son started working for a Chilean producer and exporter of wines following his graduation from university, and he soon realized that the future of the wine business was in China. Consequently, in 2016 he moved to China to work for the Chilean company there. In 2018 Francesco resigned from the job to start a full-time MBA program and begin to build relationships for his family business. Francesco, along with his brother and sister, has a vision to bring Antigal to the next level. There are many challenges ahead for the company to overcome: How to structure the family business governance? How to expand the business and increase the enterprise value of the firm? How and how much could China contribute to it?
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle