MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113418491 · doi:10.5465/ambpp.2013.14379abstract

"Strategy, Choice, Determinism, and Change in Organizational Task Environments: Empirical Evidence"

2013· article· en· W2113418491 sur OpenAlexaff
Shamsud D. Chowdhury, Jerry Paul Sheppard

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtant taxonDeterminismRationalization (economics)Volition (linguistics)Organizational ecologyPopulationEmpirical researchBusinessIndustrial organizationMarketingEconomicsMicroeconomicsManagementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the extant management research implies that the existence of industries and organizations is dependent upon variables largely beyond their control, and survival is the result of a happy confluence of events related to their origins and growth rather than actions of their conscious volition. With data from the NBER-CES Manufacturing Industry Database, we studied changes in managerial choice and environmental determinism in a sample of 459 industries for the years 1958 to 2005 to test if industry circumstances can be overcome. Rather than study only rates of organization population change as dependent upon environmental change, we looked at whether some actions that could be taken by managers in the industry could, in the aggregate, impact their environment. We found that changes in the growth of innovation and concentration have some impact on the type of environment in which the industry later found itself. Migration and potential rationalization of organization production facilities, along with organization population pressures, were also strong forces in determining changes in organization environments. Our findings suggest that there is some degree of strategic choice at work and, at the industry level, firms may have some choice. The study’s implications are given.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetInnovation and Knowledge ManagementTravaux en français237 207