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Enregistrement W7132572350

Infiniti: Taking on the German Big Three (B)

2017· other· W7132572350 sur OpenAlexaff
Qiong Zhu, Jie Liu, Yi Xiang

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2017
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanSubject (documents)Government (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

33.8%的同比销量年增长率,让英菲尼迪在2015年的中国市场终于能足够引人注目。这个在2015年中国市场上唯一增速超过30%的品牌,2013年时还只是一个默默无闻的小众品牌。促使这一切发生改变的,是以英菲尼迪中国区总经理戴雷为首的中国团队,戴雷于2013年5月加入英菲尼迪。英菲尼迪希望在2017年比肩豪华车市场的德系三强(奥迪、奔驰、宝马),中国市场被赋予了主要的赶超使命,届时需要贡献至少10万辆销量。戴雷上任之前的2012年,英菲尼迪在华只有1.6万辆年销量。要在5年内实现年均44%的销量增长并且要获得跟德系三强一样的品牌力,戴雷有多大把握?特别的,进入2015年之后,英菲尼迪也像其它豪华车品牌对手们一样置身于持续低迷的中国市场。案例A描绘了英菲尼迪在中国市场2015年之前的发展轨迹,包括英菲尼迪总部对中国市场定位的变化、戴雷加入之后在品牌本地化定位、品牌营销方面的动作。案例B则陈述了面对2015年中国市场的低迷,英菲尼迪改变了之前以品牌打造为主的策略,将资源重心放在产品营销上,追求短期见效的结果。在这样一个不断变化的市场上采取不断变化的市场营销策略,戴雷能如愿实现英菲尼迪的5年规划吗?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,040

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,230 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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