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Enregistrement W2836438839 · doi:10.5465/ambpp.2018.18307abstract

Dynamic Process Model of Brokerage for Systemic Social Impact

2018· article· en· W2836438839 sur OpenAlexaffabout
Atefeh Ramezankhani, Laurette Dubé, Paola Perez-Aleman

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediationBusinessProcess (computing)Social capitalOrder (exchange)Public relationsOutcome (game theory)Business ecosystemKnowledge managementIndustrial organizationEconomicsPolitical scienceFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving systemic impact to address complex societal problems calls for structural shifts in underlying socioeconomic arrangements and mobilizing stakeholders from different sectors. Motivated by the question of how disconnected and isolated actors connect together to collectively contribute to transformation in an ecosystem, through a qualitative historical analysis of the case of the largest food security organization in Canada, we examine the role of brokerage organizations toward systemic social impact. Using a process lens, we provide evidence for the evolution of an iungens brokerage organization and illustrate how brokerage organizations dynamically and progressively switch between brokerage roles–mediation and catalysis in order to ensure transfer of capital across the actors while building connections and enriching them for partnerships. Our results bring back mediation mechanisms as crucial to structural solutions in the contexts where already existing arrangements are not sufficient for a collective outcome. We also find that brokers can trigger long-term systemic effects by creating and showcasing a model of brokerage in the system that is replicable by other actors in their absence.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,003

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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