Reflections on the 2016 Decade Award: Incorporating Context in Organizational Research
Notice bibliographique
Résumé
This is a reflection on my 2006 article, “The Essential Impact of Context on Organizational Behavior,” which received the 2016 Academy of Management Review Decade Award. I review some studies supporting my earlier contention that the impact of context has been underappreciated in management research and then recount the genesis of the article, particularly emphasizing the capacity of context to explain anomalous and counterintuitive research findings. I offer conjectures as to why the article has been cited and present evidence that contextual appreciation is increasing in management, and that this is part of a general trend in the social and behavioral sciences. I discuss some newer theories and measures of context and consider the desirable properties of theories that incorporate context. Finally, I argue that it is not easy to control away context, that context is about similarities as well as differences and about change as well as stability, and that variables and relationships vary in their sensitivity to context.
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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 | 0,139 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,026 |
| Communication savante | 0,024 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».