The Domains of Organizational Learning Practices: An Agency-Structure Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background: Organizational learning theory has retained considerable attention in the past decades from a wide array of academic disciplines in social sciences. Yet few integrative efforts have satisfactorily offered a comprehensive and systematic articulation of the concept of organizational learning with regards to: (a) its core constitutive dimensions and associated mechanisms; (b) the analytical levels from such mechanisms operate (e.g., workers, teams, organizations); as well as (c) their interplay. Methods: This article builds on a critical synthesis of predominant approaches in organizational learning theory (i.e., structural functionalist, social constructivist and middle range approaches), highlighting the contributions of each approach on the key analytical elements guiding our inquiry (i.e., core dimensions and associated mechanisms, analytical levels, interplay). Drawing from the work of sociologists Anthony Giddens and Margaret Archer on agency-structure theory, we develop a series of theoretical propositions supporting the Organizational Learning Practices (OLP) concept as a unifying heuristic tool. Results: OLP are defined as a set of collectively shared practices held by members of a given organization embedded in normative, political, and semantic dynamics. At the heart of such dynamics lies organizational knowledge as a power resource pivotal to the sustainable development of organizations, as well as that of their members. Conclusion: OLP offer promising answers to on-going debates in organizational learning theory, and we conclude by discussing concrete guidelines to advance research and practice on OLP.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,053 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».