Lenovo 2009 (A): The Role of Board Chairman in a Turnaround
Notice bibliographique
Résumé
The case brings readers to February 6, 2009 just after Lenovo, China’s largest PC maker, had replaced its American CEO — the third time in the five years since Lenovo’s acquisition of IBM’s PC business. The leadership shakeup was seemingly caused by the worsening condition in Lenovo’s key target market and the disastrous financial loss that followed, but the deeper causes actually lay within Lenovo. Lenovo had undergone the trickiest internal challenges that a globalizing Chinese company could experience: retaining international executives during a time of severe financial distress, integrating two companies with different cultural roots, changed power relations on the Board, the awkward relationship between a Chinese executive Chairman and a foreign CEO. The case includes four video clips of case author’s interview with Liu Chuanzhi, non-executive Chairman of Lenovo’s Board of Directors, the protagonist of the case. The first two clips contain Liu’s answers to the first two assigned case questions (see Section 2: Suggested Assignment Questions). The third and fourth video clips can be used for the discussion of question 3 and show Liu discussing his view of the Board’s role, and his thoughts on making Lenovo “a family business without family ties” from a governance perspective.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».