Notice bibliographique
Résumé
This paper builds on the principles and insights from improvisational theater to unpack the nature of collective improvisation and to consider what it takes to do it well and to innovate. Furthermore, we discuss the role of training in enhancing the incidence and effectiveness of improvisation. We propose that two common misconceptions about improvisation have hindered managers’ understanding of how to develop the improvisational skill. First, the spontaneous facet of improvisation tends to be overemphasized, and second, there is a general assumption that improvisation always leads to positive performance. Our goal is to clear up the conceptual confusion about improvisation by laying out the various aspects of preparation that are required for effective improvisation. In our theoretical model, we delineate how the improvisational theater principles of “practice,” “collaboration,” “agree, accept, and add,” “be present in the moment,” and “draw on reincorporation and ready-mades” can be used to understand what it takes to improvise well in work teams and to create a context favoring these efforts. Our findings support a contingent view of the impact of improvisation on innovative performance. Improvisation is not inherently good or bad; however, improvisation has a positive effect on team innovation when combined with team and contextual moderating factors. We also provide initial evidence suggesting that the improvisational skill can be learned by organizational members through training. Our results shed light on the opportunities provided by training in improvisation and on the challenges of creating behavioral change going beyond the individual to the team and, ultimately, to the organization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».