Measuring the actionability of evidence for evidence-based management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to address the gap between management research and management practice by suggesting that, in addition to rigor and relevance, management knowledge should be actionable to be of practical value. To this end, an index for evaluating actionability is proposed and empirically tested. Design/methodology/approach – Based on reflective and formative conceptualizations of actionability and a critical review of both evidence-based management (EBMgt) and evidence-based medicine literature, the authors developed 40 items that would best represent attributes of actionable research. The authors asked 187 management scholars, members of the editorial boards of influential management journals, and practicing managers to rank the extent to which each item was important to their perceptions of research to be actionable in practice. The authors treated actionability as a two-level construct consisting of first-order reflective factors and second-order formative ones. Findings – Using principal component analysis with varimax rotation six factors were extracted, explaining 68 percent of variance in actionability: operationality, which also included items from causality; contextuality; comprehensiveness; persuasiveness, which split into two dimensions of rigor and unbiasedness; and lastly comprehensibility. Using partial least squares analysis, the authors demonstrated that these six factors formatively contribute to an overall index of actionability of management research. Research limitations/implications – The index offers an empirical measure to advance research on EBMgt by facilitating theory testing in different management contexts. Practical implications – The developed index promotes EBMgt by providing producers, disseminators, and users of management knowledge with a metric to appraise actionability of management knowledge. Originality/value – This index is the first theory-based and empirically tested tool for effectively evaluating the practical value of management 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 | 0,469 | 0,771 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».