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Enregistrement W2889969282 · doi:10.1177/0893318918793731

Framing Resistance: Identifying Frames That Guide Resistance Interpretations at Work

2018· article· en· W2889969282 sur OpenAlexfundno aff
Mary Beth Deline

Notice bibliographique

RevueManagement Communication Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCornell UniversityAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésResistance (ecology)TypologyFraming (construction)Schema (genetic algorithms)Organizational changePublic relationsPsychologyOrganisational changeKnowledge managementSocial psychologySociologyComputer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Programs aimed at implementing change in organizations regularly experience high failure rates. Exploring resistance to change is one promising way to better understand what might be done to improve these rates. Resistance to change has often been envisioned as employee noncompliance with one-way change messages. This study instead conceptualizes resistance as an interpretive system between implementers and employees. The project developed a grounded typology of the interpretive structures that employees and implementers used to interpret others’ behaviors as resistance or not. Four frames (or cognitive schema) that guide resistance interpretations were identified: (a) disagreeability, (b) protecting role performance, (c) conflicting stakes, and (d) habitual environment. Analyses examined patterns in these frames. This work develops a map of resistance frames that researchers studying resistance to change, communication campaigns, and implementation communication will find useful.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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