Les liens entre les caractéristiques et le succès des changements organisationnels : le cas d'une start-up
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Le but de cette étude est d’explorer les liens entre les caractéristiques et le succès des changements organisationnels, dans un contexte entrepreneurial. Les relations entre les caractéristiques sont aussi investiguées. Les données récoltées concernent 51 changements organisationnels entrepris par une start-up française de 1997 à 2011. Elles permettent une approche à la fois exploratoire et quantitative. Avec le développement de l’entreprise, la fréquence des changements a augmenté tandis que leur durée moyenne a diminué. Les tests de chi-carré de Pearson démontrent que l’origine du changement est corrélée à son processus de mise en œuvre, à sa portée et aux éléments de sa décision initiale. Dans nos données, la portée et l’étendue des changements sont non seulement corrélées entre elles mais également en lien direct avec le succès des changements. Enfin, des relations significatives sont identifiées entre la durée du changement et d’autres caractéristiques (processus, origine et portée). La collecte des données et le cadre méthodologique présentent quelques limites, notamment en ce qui concerne la nature catégorielle des variables construites. Cet article suggère que les relations entre les caractéristiques et le succès des changements mériteraient, dans un contexte entrepreneurial, plus d’attention. À travers l’étude d’une entreprise performante, les entrepreneurs et les praticiens peuvent tirer des apprentissages utiles quant à la gestion des caractéristiques du changement.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle