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Enregistrement W1705108573 · doi:10.1111/joms.12039

Transforming New Ideas into Practice: An Activity Based Perspective on the Institutionalization of Practices

2013· article· en· W1705108573 sur OpenAlexafffund
Trish Reay, Samia Chreim, Karen Golden‐Biddle, Elizabeth Goodrick, Bill Williams, Ann Casebeer, Amy L. Pablo, C. R. Hinings

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of CalgaryUniversity of LethbridgeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésPerspective (graphical)InstitutionalisationTeamworkSociologyMeaning (existential)Process (computing)Front linePublic relationsKnowledge managementEpistemologyPsychologyManagementPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We develop an activity‐focused process model of how new ideas can be transformed into front line practice by reviving attention to the importance of habitualization as a key component of institutionalization. In contrast to established models that explain how ideas diffuse or spread from one organization to another, we employ a micro‐level perspective to study the subsequent intra‐organizational processes through which these ideas are transformed into new workplace practices. We followed efforts to transform the organizationally accepted idea of ‘interdisciplinary teamwork’ into new everyday practices in four cases over a six year time period. We contribute to the literature by focusing on de‐habitualizing and re‐habitualizing behaviours that connect micro‐level actions with organizational level theorizing. Our model illuminates three phases that we propose are essential to creating and sustaining this connection: micro‐level theorizing, encouraging trying the new practices, and facilitating collective meaning‐making.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,032
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations131
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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