The Origins and Dynamics of Organizational Resilience: A Comparative Study of Two French Labor Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Why are some organizations more resilient than others? This paper argues that the cultural repertoire and structure of organizations go a long way toward accounting for variation across organizations. It hypothesizes that organizations endowed with a heterogeneous repertoire, a centralized structure, and autonomous leadership are more likely to be resilient. In addition to identifying these two antecedent conditions, this paper unpacks the dynamic of organizational resilience and highlights three overlapping processes: narration (how actors make sense of their environment and insert their representation in a causal chain of events unfolding over time and pointing to a particular path), learning (how organizations produce and encode knowledge into routines that guide behavior), and institutionalization (how the leadership imposes and infuses with value a particular narrative and strategy within the organization). In order to substantiate this argument, this paper compares the trajectories of the two largest labor organizations in France, the CFDT and the CGT. While the former reacted quickly to decline and demonstrated a relative resilience, the latter proved incapable of responding adequately to changing circumstances and drifted for a long period before it finally tried to change course. This paper is based on documentary research in the archives of these labor organizations and on semi-structured interviews with labor leaders and union staff.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».