History‐informed strategy research: The promise of history and historical research methods in advancing strategy scholarship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary The last decade has witnessed an increasing interest in the use of history and historical research methods in strategy research. We discuss how and why history and historical research methods can enrich theoretical explanations of strategy phenomena. In addition, we introduce the notions of “history‐informed strategy research,” distinguishing between the dimensions of “history to theory” and “history in theory” and discussing various under‐utilized methods that may further work on history‐informed strategy research. We then discuss how contemporary research contributes to history‐informed research within the strategy field, examine key methodological and empirical challenges associated with such research, and develop an agenda for future research. Managerial Summary Firms are increasingly making use of their historical past as they reflect on their identities and how these can be used strategically. At the same time, strategy researchers are paying increasing to the use of historical research methods, as well as to how firms use history strategically. We take stock on the role of history in strategy research, outline the key strategic issues that can be informed by a historical way of doing research, discuss the available historical methods, and offer suggestions for future research in the history/strategy intersection.
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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 | 0,070 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,023 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».