Многие традиционные советы о том, как преуспеть в жизни, логичны, обоснованны… и откровенно ошибочны. В своей книге автор собрал невероятные научные факты, объясняющие, от чего на самом деле зависит успех и, что самое главное, как нам с вами его достичь.
Для широкого круга читателей.
Оглавление
Эрик Баркер. Лаять не на то дерево
Введение. Что нужно для успеха?
Глава 1. Должны ли мы играть по правилам и делать то, что нам говорят, чтобы преуспеть? Оправдана ли осторожность?
Глава 2. Действительно ли хорошие парни всегда опаздывают к финишу?
Глава 3. Действительно ли остановившиеся на полпути никогда не побеждают, а победители никогда не останавливаются на полпути?
Глава 4. Важно не то, что вы знаете, а то, кого вы знаете (кроме тех случаев, когда ваши знания действительно уникальны)
Глава 5. Верьте в себя… иногда
Глава 6. Работа, работа, работа… или баланс между работой и личной жизнью?
Заключение. Из чего складывается успешная жизнь?
Выражение признательности
Об авторе
Отрывок из книги
Двое человек погибло, пытаясь это сделать.
Журнал Outside назвал велогонку Race Across America (RAAM) тяжелейшим в мире испытанием на выносливость. За 12 дней велосипедисты проезжают около 4800 километров от Сан-Диего до Атлантик-Сити.
.....
Как правило, все, что было создано для специфических обстоятельств, в стандартных условиях малоэффективно. А качества, которые считаются «в целом хорошими», в экстремальных условиях становятся недостатками. Пиджак, который прекрасно служит нам восемь месяцев в году, не спасет нас от зимней стужи. По аналогии: качества-усилители, которые в целом считаются негативными, в определенном контексте оказываются чрезвычайно полезными – как машина «Формулы-1», на которой невозможно ездить по городским улицам, но которая бьет все рекорды на гоночной трассе.
Это вопрос элементарной статистики. С точки зрения пределов результативности средние показатели неважны – важны крайние отклонения от нормы. Почти всегда и везде люди пытаются избавиться от худшего, чтобы улучшить среднее. Но тем самым мы также уменьшаем разницу между крайними показателями. Отсекая левую часть кривой, мы улучшаем средний показатель, но в отсеченной части могут находиться не менее полезные качества, чем в правой.
