T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）
AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
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详细信息评论摘要：数据科学的发展使传统意义上的柔性管理向数据科学视域下的柔性管理转变。具体而言,要关注数据科学发展与信息技术迭代,持续赋能柔性管理的理论创新与实务应用;深化业界与学界的信息共享与跨界合作,构建网络化的柔性管理研究团队;重视柔性管理中蕴含的数字人文思想,深入探索情感力量在组织管理中的作用;拓展数据要素在柔性管理全流程中的应用场景,充分发挥数据要素的应有价值;注重数字伦理问题带来的潜在风险,用配套制度实现对柔性管理的科学监管;建设数据管理共享服务平台,突出政府顶层设计对柔性管理的引领和保障作用;强化组织的责任意识,促进算法在组织柔性管理中的良性发展。
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