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Enregistrement W2147654808 · doi:10.1287/orsc.1120.0745

Seizing Opportunity in Emerging Fields: How Institutional Entrepreneurs Legitimated the Professional Form of Management Consulting

2012· article· en· W2147654808 sur OpenAlexaff
Robert J. David, Wesley Sine, Heather A. Haveman

Notice bibliographique

RevueOrganization Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganizational fieldStatus quoInstitutional theoryField (mathematics)EntrepreneurshipPublic relationsLeverage (statistics)Context (archaeology)SociologyPolitical scienceBusinessLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We draw on the early history of the management consulting field to build theory about how institutional entrepreneurs legitimate new kinds of organizations in emerging fields. We study the professional form of management consulting organization, which came to dominate other alternatives. Pioneers of this organizational form seized opportunities arising from broad institutional change to discredit the status quo and legitimate their model of how to advise organizations on strategic and operational issues. Similar to institutional entrepreneurs seeking to change mature fields, those in this emerging field engaged in theorization, undertook collective action, and established affiliations with recognized authorities and elites. But unlike institutional entrepreneurs in mature fields, the actors we studied could not leverage logics, positions, or collectivities within their emerging field; instead, they drew on logics from outside their field, sought affiliations with external authorities and elites, and emphasized the benefits of their activities for society at large. Our analysis thus suggests important differences in how actors legitimate novel organizational forms in emerging versus mature fields and underscores the need for theories of institutional entrepreneurship that explicitly account for field context.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,023
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations257
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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