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Enregistrement W7132363833

CIFI Group (A): Liquidity Crisis

2024· other· en· W7132363833 sur OpenAlexaff
Siew Kim Jean Lee, Chi Zhang

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket liquidityReal estateFinancial crisisResilience (materials science)Crisis managementLiquidity crisisPsychological resilience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the VUCA (volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity) era defined by ever-present risks and increasing uncertainty, reshaping society to withstand major shocks has become a key global issue. Similarly, building the resilience to adapt and recover quickly has become essential for driving company growth. Cases A & B describe in detail how CIFI Holdings (Group) Co., Ltd. (hereinafter “CIFI”), a leading real estate developer in China, solved its liquidity crisis that erupted in September 2022. These two cases focus on resilient leadership and organizational resilience, providing insights into how to enhance resilient leadership and build organizational resilience while also highlighting the importance of these qualities for company development and crisis management. The time span of Case A covers the period from the establishment of CIFI to the outbreak of its liquidity crisis in October 2022. The case consists of three parts: 1) CIFI’s soft power, including the founder and top management’s entrepreneurial ventures and management styles, as well as the corporate culture of expedition; 2) CIFI’s hard power, including its strategic planning capabilities, organizational structure, talent pool, capital, and other resources or capabilities built up over the past two decades; 3) CIFI’s liquidity crisis or, more specifically, the causes of the crisis and potential solutions. Students are required to put themselves in the shoes of Lin Zhong and consider both the soft and hard power of CIFI when determining the best solution. Through case analysis, students will understand the manifestations and benefits of resilient leadership and organizational resilience. The time frame of Case B spans from November 2022, when CIFI publicly acknowledged its liquidity crisis, to July 2023. The case introduces CIFI’s three-step approach to crisis management: Step 1: “Hunker down”. This represented CIFI’s initial response; Step 2: “Live on”. This was an emergency measure to deal with the crisis itself; Step 3: “Stand up”. This involved planning and preparing for the later stages and aftermath of the crisis. Through case discussion, students will develop a better understanding of organizational resilience-building. In summary, Cases A and B outline CIFI’s responses to the liquidity crisis. By analyzing these cases, students will understand how resilient leadership and organizational resilience come into play during critical decision-making moments, and how to make improvements in these two areas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,004

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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