My Presidency of the Academy of Management: Moral Responsibility, Leadership, Governance, Organizational Change, and Strategy
Notice bibliographique
Résumé
I was the President of the Academy of Management (AOM) in 2016-2017 when U.S. President Donald Trump issued an Executive Order banning immigration and travel to the United States by citizens of seven predominantly Muslim countries (EO13769). While I immediately sought to condemn EO13769 as immoral and as a threat to the AOM, I was only able to issue a condemnation in my own name and not in the name of the AOM because the Board’s Executive Committee correctly determined that a condemnation would have violated the AOM Constitution. This put me in the untenable position of leading an organization operating under principles that conflicted with my personal beliefs about an immoral act of government. The article is a case study on this situation. In it, I explain how EO13769 and other attacks on science threaten the purpose and functioning of the AOM. The case explores a relatively understudied aspect of leadership: the identity of an organization as distinct from the identity of its leader. It also underscores the importance of strengthening democratic institutions of science. I argue that the issuance of statements of condemnation—while important—does not exhaust our responsibilities in society as scholars for investigating, reporting, defending, and protecting the truth about what is going on in the world around us. I conclude by calling us to redouble our commitment to a defining purpose of the AOM, which is to support the scholarship necessary to overcome polarizing politicization of complex social issues.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,027 |
| Communication savante | 0,025 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».