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Enregistrement W2100151786 · doi:10.1108/jocm-05-2015-0074

Institutional judo: how entrepreneurs use institutional forces to create change

2015· article· en· W2100151786 sur OpenAlexaff
Hans Lauge Hansen, Angela Randolph, Shawna Chen, Robert E. Robinson, Alejandra Marin, Jae Hwan Lee

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Change Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimacyOriginalityInstitutional theoryInstitutional changeValue (mathematics)Qualitative researchPublic relationsPositive economicsSociologyEconomic systemPolitical scienceEconomicsManagementPoliticsPublic administrationSocial scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to examine an entrepreneur’s attempt to gain legitimacy and change institutions in a multiple institutions setting. Design/methodology/approach – The authors conducted a qualitative case study to track an entrepreneur’s efforts to create a new financial instrument and get it accepted and traded on the New York Stock Exchange. Findings – The authors introduce the concept of institutional judo, analogous to the martial art where a fighter uses his opponent’s forces against him. While institutional theory has focussed on how institutional pressures force actors to conform, the term judo refers to an actor using institutional pressures to their advantage in changing those very institutions. Research limitations/implications – This qualitative research involves a single case study, but is most suited to revealing extensions of theory and subtle processes. Practical implications – The approach allowed the authors to provide a nuanced look at the actual change efforts by an entrepreneur to gain legitimacy. Social implications – This study provides a nuanced look at actual attempts to change institutions. Originality/value – Institutional judo offers a new change mechanism within institutional theory.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,025
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,141 · 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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