Bibliographic record
Abstract
Résumé Lorsque Harold Geneen, l’ancien président-directeur général d’ITT, est décédé, les notices nécrologiques n’ont pas manqué de souligner les aspects marquants de sa vie professionnelle : une capacité de travail inouïe, des efforts inlassables pour augmenter la taille d’ITT par des acquisitions, son acharnement à défendre le conglomérat comme forme d’entreprise, ses tentatives pour influencer la Division antitrust des États-Unis et ses offres d’argent à la CIA pour empêcher l’élection de Salvador Allende à la présidence du Chili. Fidèle à sa philosophie selon laquelle les gestionnaires doivent gérer, Geneen considérait l’intervention des gouvernements comme une barrière à surmonter ; sa vision concernait autant les entreprises nationales que les entreprises à l’étranger. Mais il avait beaucoup de mal à surmonter les obstacles dressés devant son programme d’expansion. C’est ainsi qu’il est passé, sur le plan psychologique, de la monomanie (l’obsession de la croissance) à la mégalomanie (la folie des grandeurs). Cette mutation a causé à ITT et à lui-même de graves problèmes, car pesaient sur eux des allégations de corruption, de parjure et d’ingérence dans les affaires intérieures d’un pays étranger.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".