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Enregistrement W2132692878 · doi:10.1177/0170840606067927

The Impact of Governmental Policies in Institutional Fields: The Case of Innovation in the Dutch Concrete Industry

2007· article· en· W2132692878 sur OpenAlexaff
Patrick A.M. Vermeulen, Rutger Büch, Royston Greenwood

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganizational fieldLegitimacyCompetitor analysisOrder (exchange)Government (linguistics)Corporate governanceInstitutional theoryField (mathematics)Process (computing)EmbeddednessInstitutional changeBusinessEconomic systemResistance (ecology)State (computer science)Market economyIndustrial organizationEconomicsMarketingPoliticsPolitical scienceSociologyPublic administrationManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The creation of markets for new products involves interplay between various field constituents. A major challenge in this process is to establish a sufficient level of legitimacy in order for a market to become accepted in the organization field. Yet, this process of market creation may be suppressed by established institutional arrangements that actively block the diffusion of innovations and constrain change. In this paper, we examine the roles of regulatory structures, professional associations and competitors in market suppression. We pay particular attention to the actions and circumstances preventing change in a mature sector of the economy, despite state policies directed at change. Active resistance from professional associations and corporate actors inhibited creation of a new market. We draw upon institutional theory to provide an account of the different communities of interest involved in an institutional field, exploring how they are developed and negotiated. We argue that the role of the government and the impact of its policies in market construction may be overemphasized and that the complexity of its interaction with organizational fields may be underestimated.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,022
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations82
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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