Research in Cognition and Strategy: Reflections on Two Decades of Progress and a Look to the Future
Notice bibliographique
Résumé
This review of cognition in strategic management research takes as its starting point the appreciation of the seminal paper, ‘Competitive groups as cognitive communities: the case of Scottish knitwear manufacturers’, by Porac, Thomas and Baden-Fuller on cognitive categorization of competition, published in the Journal of Management Studies only 20 years ago. In this paper, I reflect on the context in which their paper emerged, the impact it has had, and the future paths that research on cognition in strategy might take. In doing so, I highlight the challenges associated with establishing cognition as a legitimate factor in strategic management (alongside the traditional explanations of capabilities and incentives) and of showing the causal relationship between cognition and strategic outcomes. Subsequent work in cognition explored the dynamic relationship between cognition, capabilities, and incentives, and, in process models of framing, linked cognition with political action. Rather than managerial cognition becoming its own independent field, cognitive concepts have diffused throughout work in many different managerial fields, leading to a proliferation of terms, concepts, and approaches. I conclude by exploring some of the paths that research in cognition and strategy is taking in the present day – particularly those involving studies of the construction of markets and categories, each of which are themes that the work by Porac, Thomas and Baden-Fuller brought to our attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,019 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».