Critical sensemaking: challenges and promises
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to analyze current literature on critical sensemaking (CSM) to assess its significance and potential for understanding the role of agency in management and organizational studies. Design/methodology/approach The analysis involves an examination of a selection of 51 applied studies that cite, draw on and contribute to CSM, to assess the challenges and potential of utilizing CSM. Findings The paper reveals the range of organizational issues that this work has been grappling with; the unique insights that CSM has revealed in the study of management and organizations; and some of the challenges and promises of CSM for studying agency in context. This sets up discussion of organizational issues and insights provided by CSM to reveal its potential in dealing with issues of agency in organizations. The sheer scope of CSM studies indicates that it has relevance for a range of management researchers, including those interested in behavior at work, theories of organization, leadership and crisis management, diversity management, emotion, ethics and justice, and many more. Research limitations/implications The main focus is restricted to providing a working knowledge of CSM rather than other approaches to agency. Practical implications The paper outlines the challenges and potential for applying the CSM theory. Social implications The paper reveals the range of problem-solving issues that CSM studies have been applied to. Originality/value This is the first major review of the challenges and potential of applying CSM; concluding with a discussion of its strengths and limitations and providing a summary of insights for future work.
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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 | 0,154 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,102 |
| Communication savante | 0,033 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».