Examining the relationship between team-level entrepreneurial orientation and team performance

PurposeThis article investigates (in)direct relationships between team-level entrepreneurial orientation and team performance, where team entrepreneurial orientation (EO) is measured as a team-level construct, not as concentration of team members' scores. In this article, the authors present and explore how EO-oriented behaviour within a team affect its performance, taking into account the team's trust in a manager and commitment to team and company goals.Design/methodology/approachThis article focuses on a quantitative analysis of 55 teams operating within a large high-tech manufacturing enterprise, gathered through a traditional survey. The conceptual framework for this research was based on the theories of organisational citizenship, extra-role behaviour and social exchange. The authors explain how contextual factors establish a framework which enables team EO transformation towards higher performance of teams.FindingsThe results show that (team) performance benefits from EO-related behaviours. However, individual dimensions of EO are not universally beneficial and need to be combined with a mutual trust and/or commitment to team enterprise's goals to achieve high performance.Originality/valueThe findings provide important insight into which team factors may be targeted at the intervention or support of team members, including managers and immediate superiors who lack an active personality and are not willing to take risks at workplace. The authors adopted EO instruments, mutual trust and commitment from an individual scale to a team one, and also offer new opportunities to analyse such phenomena from a new level and evaluate them from the perspective of team managers

Koha: narzędzie open source do obsługi biblioteki naukowej

Praca recenzowana / peer-reviewed pape

Solving ODEs on computer: Euler , Runge-Kutta and Taylor methods

Celem tej pracy jest zaprezentowanie numerycznych metod, które umożliwiają znalezienie przybliżonego rozwiązania równań różniczkowych zwyczajnych, spełniających założenia o istnieniu oraz jednoznaczności rozwiązania. Istnieją szczególne typy równań, które można rozwiązać klasycznymi metodami. W ogólności, bez wykorzystywania metod numerycznych jest to bardzo trudne, a czasem nawet niemożliwe, jeśli nie istnieje rozwiązanie, które dałoby się przedstawić w postaci jawnej. W rozdziale ”Wprowadzenie”, korzystając ze skryptu Feliksa Przytyckiego "Równania Różniczkowe Zwyczajne", Davida Kincaida, Warda Cheneya "Numerical Analysis. Mathematics of Scientific Computing" oraz Mariana Gewerta, Zbigniewa Skoczylasa "Równania Różniczkowe Zwyczajne" zostały przedstawione podstawowe informacje dotyczące równań różniczkowych oraz metod numerycznych. Rozdział 3 został opracowany zgodnie z materiałami dostarczonymi przez prof. dr hab. Piotra Zgliczyńskiego. Poruszone są w nim tematy rzędu oraz zbieżności metody różnicowej. Rozdziały 4 i 5 zawierają implementacje w języku Python, wybranych metod numerycznych. Zawartość tych rozdziałów bazuje na Brain-wiki "TI/Programowanie dla Fizyków Medycznych/RRZ". Ostatni rozdział poświęcony jest porównaniu omawianych metod z rozdziału 6 na prostym przykładzie oscylatora harmonicznego.The purpose of this work is to present numerical methods that are available approximately solutions to customary differential equations that meet the assumptions about the existence and uniqueness of solutions. They include standard types of equations that can be solved by classical methods. In general, without the use of numerical methods, it is very difficult, and sometimes even impossible, if no solution can be used in explicit form. Within the "Introduction", general from the script of Feliks Przytycki "Ordinary Differential Equations", David Kincaid, Ward Cheney "Numerical analysis. Mathematics of scientific calculations ”and Marian Gewert, ZbigniewSkoczylas "Ordinary Differential Equations" contains basic information about differential equations and numerical methods. Chapter 3 was prepared by the materials provided by prof. dr hab. Piotr Zgliczyński. The topics and convergence of differential methods are discussed. Chapters 4 and 5 include implementations in Python, selected numerical methods. The content of these chapters is based on the Brain-wiki "TI / Programming for Medical Physicists / RRZ". The last chapter is devoted to the discussed methods from Chapter 6 on a simple example of a harmonic oscillator

ProtoMIL: metoda uczenia wielokrotnej instancji z częściami prototypowymi dla precyzyjnej interpretowalności

Uczelnie wielokrotnej instancji (Multiple Instance Learning - MIL) to trudny problem klasyfikacji, w którym próbuje się przewidzieć etykietę nie jednej instancji, ale całego ich zbioru. Problem ten ma ogromne znaczenie w przypadku analizy obrazów medycznych, gdzie wiele zbiorów danych składa się z obrazów mikroskopowych wysokiej rozdzielczości, zbyt dużych, aby przetwarzać je bez dzielenia na mniejsze części. Zastosowania takie wymagają nie tylko wskazania przez model które obrazy zawierają komórki nowotworowe, ale także z powodów prawnych wyjaśnienia przyczyn podjęcia przez model danej decyzji. Próbując rozwiązać ten problem wprowadzamy ProtoMIL, nowatorską, samoobjaśniającą się metodę MIL, inspirowaną procesem rozumowania opartego na analizie przypadku, wykorzystującego prototypy wizualne. Nasze podejście obejmuje precyzyjną interpretację decyzji modelu, nieobecną w innych metodach MIL, jednocześnie osiągając porównywalną lub lepszą wydajność na popularnych zestawach danych obrazowania medycznego.Multiple Instance Learning (MIL) is a difficult classification problem in which one tries to predict the label of not one, but the entire set of instances. It is of great importance for medical image analysis, where many datasets consist of vast whole-slide images that are too big to be processed without being divided into smaller patches. Such applications require not only the model to indicate instances with malignant cells but also, because of legal issues, to explain its decision. We attempt to solve this problem by introducing ProtoMIL, a novel self-explainable MIL method inspired by the case-based reasoning process that operates on visual prototypes. Our approach incorporates fine-grained interpretability, not present in other MIL methods, while still achieving comparable or better performance on popular medical imaging datasets

Fossil corals as an archive of secular variations in seawater chemistry since the Mesozoic

The files included here contain supplementary data for the article (http://dx.doi.org/10.1016/j.gca.2015.03.018)