Identity Struggles in Merging Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Mergers as a type of organizational change call attention to questions of identity. In this article, the authors ask: How do people collectively reconstitute their group identities for themselves and others, and in particular, how do they renegotiate understandings of sameness and difference called into question by merging? The authors draw on qualitative case data from two different merger contexts within the health care sector to develop rich descriptions and a deeper understanding of the identity struggles of four groups of employees. They identified four patterns of identity work ranging from more proactive forms of positioning as “mavericks” or fighters” to more passive forms as “adapters” or “victims” as each group struggled to navigate an altered, fluid, and emerging landscape of potential resources for self-understanding and affiliation. The authors show how identity regulation and identity work manifest themselves in three domains of language, practices and space, and how identity regulation and identity work mutually interact. Thus, the negotiation of identity in merging is a dialectic process in which managerial identity regulation aimed at enhancing convergence across groups may be undermined both by groups’ attempts to reestablish differences and by a countervailing managerial need to accommodate (and thus sustain) differences in order to enable groups to locate themselves in the emerging entity.
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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 | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,036 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».