The Multiple Logics of Conformity and Contrarianism: The Problem With Investment Banks and Bankers
Notice bibliographique
Résumé
The pressures of conformity within a highly institutionalized organizational field such as corporate and investment banking in the United States are formidable. Coercive, cognitive, and normative pressures often move the herd in the same direction. Paradoxically, each firm believes it is unique and can manage future strategic actions, as it collectively runs off a cliff. This process is not bound in time or space, as researchers grounded in experience have suggested that costly financial bubbles have been common to banking organizational fields in both recent and ancient history. This override of learning may possibly be explained by mutually reinforcing institutional and organizational logics and processes. The author also argues that an awareness of the underlying conformist logics of financial mania, institutional, and configuration theory may explain why some organizations manage to be nonconformist or contrarian. These different firms observe this reliance on powerful multiple logics of conformity and resist them intendedly and unintendedly. The author calls this process contrarianism.
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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 | 0,019 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,088 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».