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Enregistrement W2269608849

Saying What You Do and Doing What You Say: The Performative Dynamics of Lean Management Theory

2013· article· en· W2269608849 sur OpenAlexaff
Viviane Sergi, Maria Lusiani, Ann Langley, Jean‐Louis Denis

Notice bibliographique

RevueARCA (Università Ca' Foscari Venezia) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueHEC MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformative utterancePerformativitySociologyAction (physics)Dynamics (music)Health careEpistemologyPolitical scienceGender studiesPedagogyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why are certain theories able to impose themselves and influence organizational practices in a significant way? Rooted at the intersection of inquiries into management fashions and into performativity, we investigate the case of the Québec public health care system, where a managerial theory – that of “lean\nmanagement” – has recently emerged, gained saliency and become dominant in organizational practice. Adopting a longitudinal and multi-level research approach, we focus more precisely on the conditions that allow performativity to\noccur and increase, considering how this process unfolds over time. We therefore study the processes and the conditions through which lean management theory imposed itself, both in the global health care system and in two distinct health care organizations and the processes and the conditions through which this theory, while imposing itself, constructs a reality for these organizations, eventually reinforcing the theory itself. By unveiling the action of three performative dynamics in this particular case, our study provides a reflection on the catalysts and inhibitors of performativity, that goes beyond the specific case and that could be relevant to researchers interested by performativity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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