Notice bibliographique
Résumé
This symposium examines the question, ”Where are all the new management and organization theories?” This symposium: 1) briefly reviews a chronology of management and organization theories, 2) explores the reasons why there is a shortage of new theories, 3) examines the process of creating, building, publishing, and advocating new management and organization theories, and 4) explores ways to overcome the obstacles that inhibit the creation of new theories.Building Management and Organization TheoriesPresenter: Jeffrey Miles; U. of the PacificPersonal and Intellectual Roots in Building New TheoryPresenter: Jay B Barney; The Ohio State U.Origins, Twists and Turns, and Lessons Learned in Building New TheoryPresenter: Donald C. Hambrick; Pennsylvania State U.Revising What Constitutes a Theoretical ContributionPresenter: Dennis A. Gioia; Pennsylvania State U.Presenter: Kevin G. Corley; Arizona State U.Why a Shortage of New Theories and What We Can do About ItPresenter: David A. Whetten; Brigham Young U.Overcoming Challenges Facing Contemporary TheoristsPresenter: Roy R Suddaby; U. of Alberta
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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 | 0,018 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,018 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».