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Enregistrement W2129634548 · doi:10.1177/0021886309357539

Organizational Change Within Morally Ambiguous Contexts: A Case Study of Conflicting Postmerger Discourses

2010· article· en· W2129634548 sur OpenAlexaff
Eli Teram

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Behavioral Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitationPublic relationsHarmOrganizational studiesOrganizational changeOrganizational commitmentSociologyOrganizational learningOrganization developmentOrganizational culturePolitical scienceSocial psychologyPsychologyKnowledge managementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on a case study of a merger between organizations working with youth in trouble, this article analyzes the parallel success and failure discourses representing management and staff’s conflicting views about the organizational change. The symbolic core of these conflicting discourses was the transformation of a group home’s kitchen to food services for the merged organizations. For management, this transformation signified one of the best and most visible outcomes of the merger in terms of efficiency; for staff, it provided the clearest evidence of the harm caused by the merger in terms of providing a caring environment for youth. These discourses are analyzed in relation to two conflicting organizational identities championed by management and staff. It is argued that such contested organizational changes provide opportunities for open discussions of the dilemmas faced by human service organizations within their morally ambiguous contexts. Ethical organizational leadership entails the facilitation of such dialogue rather than ignoring the connectivity between internal and external ambiguities and enforcing the managerial rationale for organizational change.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0490,040
Communication savante0,0150,012
Science ouverte0,0050,015
Intégrité de la recherche0,0100,011
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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