Sensemaking at work: meaningful work experience for individuals and organizations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to take a closer look at the concept of meaningful work experience for individuals and organizations, and discuss the role of sensemaking in creating it. Design/methodology/approach – The main argument of the paper is that sensemaking efforts are among the fundamental tools that help create meaningful work experience for both individuals and organizations. The paper offers a conceptual framework that presents the interplay between sensemaking tools and enabling mechanisms in relation to internal and external organizational environments. Findings – It is proposed that job crafting is a sensemaking tool – enabled by empowerment – for individuals to make sense of the internal environment of the organization; and strategy crafting is a sensemaking tool – enabled by organizational learning – for organizations to make sense of the external environment of the organization. Originality/value – This paper attempts to converge micro- and macro-level concepts by bringing together individual- and organizational-level variables into a joint discussion. It places job crafting and strategy crafting in the context of sensemaking theory, and it reinforces the idea of proposing models that will consider the multi-level implications of organizational research.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».