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Enregistrement W2336569683 · doi:10.1177/1476127016641726

Organizational responses to institutional complexity stemming from emerging logics: The role of individuals

2016· article· en· W2336569683 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Bertels, Thomas B. Lawrence

Notice bibliographique

RevueStrategic Organization · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensemakingOptimal distinctiveness theoryReinterpretationExpansiveInstitutional theoryOrganizational fieldAction (physics)Complexity theory and organizationsField (mathematics)Construct (python library)Affect (linguistics)Institutional logicLegitimacySociologyPublic relationsPolitical scienceKnowledge managementOrganizational learningSocial psychologyPsychologyPoliticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we address two important gaps in the study of organizational responses to institutional complexity. First, we examine how organizations respond to institutional complexity associated with newly emerging logics that lack well-defined sets of practices; although previous research has examined logics new to a field, those logics have tended to be well-established in other domains. Based on the responses of 10 Canadian public schools to the emerging logic of Aboriginal distinctiveness, we identify four organizational responses (reinterpretation, advocacy, isolation, and integration) that we argue are distinctive of emerging logics. Second, we explore how individuals in organizations shape organizational responses to institutional complexity. We show how individuals’ sensemaking and institutional biographies combine to affect the kinds of action in which organizations engage (discursive or practical) and the scope of that action (expansive across the organization or confined to a subset of actors).

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)0,012
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,023
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations103
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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