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Enregistrement W2409741560 · doi:10.1177/0001839216653712

Explaining the Selection of Routines for Change during Organizational Search

2016· article· en· W2409741560 sur OpenAlexaffabout
Amit Nigam, Ruthanne Huising, Brian Golden

Notice bibliographique

RevueAdministrative Science Quarterly · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)InterdependenceOrganizational changePoliticsPlanned changePublic relationsSelection (genetic algorithm)Political scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine how organizations select some routines to be changed, but not others, during organizational search. Selection is a critical step that links an exogenous trigger for change, change in individual routines, and larger processes of organizational adaptation. Drawing on participant observation of an initiative to improve perioperative efficiency in seven Ontario hospitals, we find that organizational roles shape selection by influencing both politics and frames in organizational search. Roles shape politics by defining the role-specific goals of the people who have authority to change a routine. Organizations will not select a routine for change unless at least some elites—people with role-based authority—frame the existing routine as negatively affecting their role-specific goals. Roles also shape individuals’ frames. Because people are only partially exposed to interdependencies between routines in their day-to-day work, they may not be fully aware of the diverse impact that an existing routine can have on their goals. Proponents for change can use strategic framing to focus attention on interdependencies between routines to get elites to better see how an existing routine negatively affects their goals. They can also change elites’ goals by using strategic framing to focus attention on new and broader goals that the change in routine would promote.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations80
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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