Learning Through Rare Events: Significant Interruptions at the Baltimore & Ohio Railroad Museum
Notice bibliographique
Résumé
The collapse of the roof of the Baltimore & Ohio (B&O) Railroad Museum Roundhouse onto its collections during a snowstorm in 2003 provides a starting point for our exploration of the link between learning and rare events. The collapse occurred as the museum was preparing for another rare event: the Fair of the Iron Horse, an event planned to celebrate the 175th anniversary of American railroading. Our analysis of these rare events, grounded in data collected through interviews and archival materials, reveals that the issue is not so much what organizations learn “from” rare events but what they learn “through” rare events. Rare events are interruptions that trigger learning because they expose weaknesses and reveal unrealized behavioral potential. Moreover, we find that three organizing routines—interpreting, relating, and re-structuring—are strengthened and broadened across a series of interruptions. These organizing routines are critical to both learning and responding because they update understanding and reduce the ambiguity generated during a rare event. Ultimately, rare events provoke a reconsideration of organizational identity as the organization learns what it knows and who it is when it sees what it can do. In the case of the B&O Railroad Museum, we find that the roof collapse offered an opportunity for the organization to transform its identity from that of a museum to that of an attraction.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».