Enseignant-chercheur Coussement vise principalement à faire progresser le domaine de data science en développant des systèmes d’aide à la décision innovants. Il est reconnu pour ses travaux sur l’intégration de sources de données textuelles dans des contextes conventionnels – principalement la modélisation prédictive – en utilisant des méthodologies de NLP et de deep learning, ainsi que pour ses contributions au domaine de data science interprétable.
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De nombreuses organisations cherchent à créer des communautés d'innovation (CI) en ligne pour obtenir des connaissances précieuses et des idées novatrices, mais la recherche et la pratique indiquent qu'elles ont également du mal à maintenir une participation continue et de qualité des membres. Des modérateurs de CI désignés pourraient être en mesure d'inciter les membres de la CI à participer régulièrement et à apporter des contributions de qualité. En réponse aux appels à l'intégration du comportement organisationnel et de la recherche sur le CI, cette étude traite de l'impact de l'utilisation par les modérateurs de la communauté du langage du leadership transformationnel (TFL) sur la participation des membres.
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