MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2052215629 · doi:10.1177/107179190301000210

A Dynamic View of Organizational Transformation: The Changing Face of Chinese SOEs Under Transition

2003· article· en· W2052215629 sur OpenAlexaff
Justin Tan, David Tan

Notice bibliographique

RevueJournal of Leadership & Organizational Studies · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncrementalismChinaProcess (computing)Face (sociological concept)Dimension (graph theory)Transition (genetics)Economic systemPerspective (graphical)Organizational changeBusinessDynamic capabilitiesEconomicsPolitical scienceIndustrial organizationPublic relationsSociologyPoliticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The controlled process of economic reform in China has attracted growing attention from around the world due to its significance for theory and practice. What has been missing in the literature is the temporal dimension, i.e., the changes over time in key variables such as organizational environment, firm strategic adaptations, and the performance implications, since Chinese reform officially began in 1978. Taking a dynamic systems perspective, and drawing literature from organizational study and thermodynamics, we follow the "staged model" of economic transition to study the changes in organizational environment and firm strategies over the last two decades. We suggest that as the result of more than two decades of well-controlled transitional process characterized by incrementalism, institutional environment has become more conducive to entrepreneurial activities, and consequently, firms responded with more willingness to take risk and innovate. Furthermore, we suggest such process has been escalated by an influx of newly founded firms that bring in added energy and complexity. Finally, we examine the changes leadership profile during transition. Implications for research and practice are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Leadership & Organizational StudiesMême sujetInnovation and Knowledge ManagementTravaux en français237 207