Romanian leaders’perception of success in the post-pandemic crisis : a kaleidoscope model approach
Bibliographic record
Abstract
La perception du succès des dirigeants roumains dans le contexte post-crise : une approche par le modele kaleidoscope La perception de la réussite des dirigeants roumains post-pandémiques a été influencée aux niveaux personnel, organisationnel et sociétal, en plus de l'influence des événements choquants sur les carrières et les trajectoires de carrière (Akkermans et al., 2020 ; Hite et McDonald, 2020). La dynamique des dimensions de la carrière de Kaléidoscope (Maineiro, 2005), l'authenticité, l'équilibre et le défi, sont étudiées à travers de multiples éléments d'originalité : période post-pandémique, géographie inexplorée, culture nationale et population cible. Des éléments innovants sont identifiés : la pandémie est enregistrée comme une opportunité pour un développement personnel et un engagement sociétal accrus, un changement d'attitude au travail, confirmant une authenticité constante et des dimensions de défi comme caractéristiques des leaders, et un besoin accru d'équilibre vers la fin de carrière, ainsi que des différences insignifiantes entre les sexes aux niveaux de direction. L'amélioration du modèle de carrière Kaleidoscope avec des modèles et une dimension post-pandémiques locaux, ainsi qu'une méthodologie de recherche qualitative flexible, représentent des contributions théoriques, en plus d'informations pragmatiques pour les stratèges, les praticiens et les régulateurs. Les limites sont également des recommandations pour des combinaisons plus ciblées et affinées de tous les paramètres de recherche démographiques et de ressources humaines, pour d'autres résultats spécifiques de ce modèle de carrière contextuel et sensible au genre (Koekemoer et Crafford, 2019).
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".