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Enregistrement W2990824210 · doi:10.1002/smj.3115

Strategic renewal: Beyond the functional resource role of occupational members

2019· article· en· W2990824210 sur OpenAlexaff
Krista L. Pettit, Mary Crossan

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Identity (music)BusinessResource (disambiguation)Competition (biology)Work (physics)Strategic managementPublic relationsMarketingPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research summary In this qualitative study of strategic renewal at a North American news organization we reveal that the treatment of occupational members as resources in strategy literature is necessary, but insufficient. Their activities are critical for organizational survival and competition but also the work needed to maintain their occupational identity. Furthermore, the prevailing research evidence that occupational members impede strategic renewal is incomplete. Our study challenges the narrow view of occupational members as resources that constrain strategic renewal by illustrating how occupational identity “work” is instrumental in facilitating and disrupting strategic renewal. Our findings emphasize the importance of adopting broader definitions of work than the functional definition used in strategic renewal research. We also highlight how the activities of nonmanagerial actors contribute to strategic renewal. Managerial summary During times of change, research highlights how occupational members such as doctors, nurses, engineers, and academics, disrupt and resist change. Our study demonstrates that the same cause of disruption—sustaining their distinctive occupational identity—is critical in facilitating strategic renewal. For managers, we illustrate how and why this occurs and provide practical guidance to leverage this understanding while managing change in occupationally‐dominated organizations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,017
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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