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Enregistrement W2597962836 · doi:10.5465/ambpp.2015.13337abstract

A Primer on Herding Cats: 25 Years of Qualitative Studies on Change Recipients' Reactions

2015· article· en· W2597962836 sur OpenAlexaff
Steffi Siegert, Marc Pilon, Neil Cruickshank, P. Hope, Linda Duxbury

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Learning and Leadership
Établissements canadiensCarleton UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerdingOrganizational changeContext (archaeology)Qualitative researchPsychologyIdentity (music)Public relationsSocial psychologySociologyPolitical scienceSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper offers a meta-analysis of qualitative studies of individuals’ reactions to organizational change published in high impact factor journals. Through an inductive review of articles published between 1990 and 2014, the authors provide insights into the types of studies conducted, the research methods employed, the objectives stated, and the change consequences reported, at both an individual and organizational level. Additionally, this paper provides a roadmap for readers who wish to undertake a similar initiative. On the basis of their review the authors conclude that most of the change initiatives were planned and initiated from the top-down. In terms of the consequences of change, one interesting observation is that the ratio of adverse to beneficial consequences is reversed between the organization and the individual. Plainly put, the papers included in this review support the idea that organizations gain benefits from change while recipients suffer. Another observation from the findings is that nearly half of the studies looked at recipients’ reactions beyond the purely organizational context and considered their effect on the whole person, whether it be their identity, their sense of self- worth, or their relationships with others. The authors conclude by proposing directions for future research and implications for practitioners.

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)0,198
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1980,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0260,018
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0160,043
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0080,009
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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,101 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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