Managing history: How New Zealand's Gallagher Group used rhetorical narratives to reprioritize and modify imprinted strategic guideposts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary Imprinting theory predicts that organizations are imprinted with multiple intersecting imprints that persist. Evidence suggests, however, that imprints are sometimes reprioritized or modified, implying that they can be strategically managed. We draw upon rhetorical history research and an in‐depth historical case study of New Zealand's Gallagher Group to describe how one firm managed its imprints. Our inductive theorizing links historically imprinted strategic guideposts to decision‐making via two rearranging processes —that is, prioritizing and suspending—wherein managers use narratives to rearrange guideposts' influence and two scope modifying processes —that is, constraining and expanding—wherein managers change where guideposts apply. As a first explanation of how imprints are managed, these processes add nuance to existing theory and open new research avenues regarding additional processes and boundary conditions. Managerial Summary Imprints are elements of culture, strategy, structure, or decision‐making that emerge when the firm is founded or during times of turmoil. Imprints resist change and make organizational adaptation difficult. This study explains one way that managers manipulate imprinted decision‐making rules so that organizations can adapt. Using an in‐depth historical case study of New Zealand's Gallagher Group from 1938 to 2015, we follow four imprinted decision‐making rules that we call strategic guideposts and show how managers rhetorically revised these rules to adapt organizational decision‐making to changing environments. Managers prioritized some decision‐making rules while deemphasizing others or they changed their claims about the kinds of decisions where a decision‐rule applied. Knowing these rhetorical processes can help managers leverage their organization's history to facilitate necessary organizational change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».