Knowledge map of Latin American research on management: Trends and future advancement
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this article is to determine the dynamics of the evolution of management as an academic research discipline in Latin America and the Caribbean (LAC) in the past 25 years. The methodology used in the research comprises a combination of co-word analysis with Social Networks Analysis organized in a six-step procedure. First, the data retrieval was carried out; second, a list of key words related to the management discipline was created; third, a key word co-occurrence matrix and its normalization using Salton’s Cosine was done; fourth, each key word was assigned to the research line it represents, taking into consideration the 25 divisions that make up the Academy of Management Society; fifth, the internal cohesion was calculated for each research line using the density of the words network that makes it up and each line’s centrality degree; and, sixth, a strategic diagram was created representing the stage of development of each research line. The results show how the research lines Strategic Management Process and Innovation & Technology Management have formed the backbone of the development of management as an academic discipline in LAC. We also present how research lines that are necessary for the economic and social development of the region such as Entrepreneurship, Cooperative Strategy and Public Sector Management appear as peripheral underdeveloped lines. Finally, we address possible strategies for future development of the management discipline in LAC.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,054 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».