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Enregistrement W2109618864 · doi:10.1177/0894486512474036

Managing Boundaries Through Identity Work

2013· article· en· W2109618864 sur OpenAlexaff
Joshua R. Knapp, Brett R. Smith, Glen E. Kreiner, Chamu Sundaramurthy, Sidney L. Barton

Notice bibliographique

RevueFamily Business Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Boundary (topology)Boundary-workWork (physics)Boundary spanningOrganizational identitySocial identity approachSocial identity theoryIdentity managementSociologyPublic relationsQualitative researchFamily businessKnowledge managementBusinessMarketingPolitical scienceComputer scienceSocial groupProcess (computing)Social scienceOrganizational commitmentEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on boundary and identity theories, we examine how individuals manage boundaries in family businesses. Using an inductive, qualitative approach based on interviews of 44 individuals in four family businesses, we find organizational members use 13 identity work tactics, collectively labeled social boundary management, to create and manage boundaries for both individual and organizational identities. We illustrate how individuals use identity work tactics to integrate and segment themselves and others between the domains of family and business. Our findings have implications for family business research, boundary theory, and identity 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,015
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,011

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations72
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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