Bibliographic record
Abstract
Moralische Werte und Tugenden geraten im Arbeitsalltag angesichts von Leistungsdruck, Konkurrenzkampf und Karrierebestrebungen nicht selten aus dem Blickfeld. Das Erreichen von Quartalszielen und eine über alle Wirtschaftszweige hinweg stark quantitativ ausgelegte Leistungsbewertung führen zu Einseitigkeiten und der Notwendigkeit, die Frage nach einer Führungsethik in der Wirtschaft immer wieder neu zu stellen. In diesem Buch wird die Vielfalt der führungsethischen Konzepte in einer interdisziplinären Sondierung vorgestellt und eine pragmatische Typologie von wirtschaftsethischen Ansätzen, tugendethischen Vorschlägen sowie biblischen und christlich-spirituellen Entwürfen entwickelt. Diese Typologie dient zur theoretischen Orientierung sowie zur werteorientierten Identitäts- und Persönlichkeitsentwicklung von Führungskräften in der Berufspraxis. Ergänzend werden Vorschläge für ein strukturelles Ethikmanagement thematisiert, darunter Wertekodizes, Wertekommissionen und Wertecoachings. Biographische Informationen Iris Siara studierte Katholische Theologie an der Ludwig-Maximilians-Universität in München und an der University of Alberta in Edmonton. Sie promovierte im Fach Theologische Ethik und ist seit 2010 in der Wirtschaft in den Bereichen Human Resources und Corporate Social Responsibility tätig. Reihe Wirtschafts- und Sozialwissenschaften - Band 52
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.005 |
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".