Towards Leading Diverse, Smarter and More Adaptable Organizations that Learn
Notice bibliographique
Résumé
Leadership is in crisis. Technology has enabled our complex and interconnected world, making it much easier for organizations and entire ecosystems to collaborate—quickly—while older mindsets based on the organization as a machine model are proving to be grossly inadequate. Simultaneously, we have failed to predict and to understand, for example, the cascading financial system failures that threaten lives, institutions, and nations. This chapter takes a complexity thinking perspective to carefully examine specialization, diversity, and organizational change in new ways so that we can extend our leadership thinking about the adaptability of our organizations. Because diversity is a critical condition for complex organizational change, the authors explore diversity from two disciplinary perspectives. First, they take a learning science (education) perspective to find that leaders should consider organizations as emergent collectives that are able to learn and to become capable of “learning ahead” in turbulent contexts. The authors then explore, from an organizational science perspective, how diversity exists as an essential condition for identifying differences and novelties as seeds for innovations (changes) made possible only by collective work attracted to these novelties. Finally, the author presents a framework for understanding and leading and knowing the potentials of diverse, smarter, more adaptive complex organizational ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».