Organizational change failure: Framing the process of failing
Notice bibliographique
Résumé
Despite what we know about how organizations and their members respond to change, organizations continue to spend an inordinate amount of time confronting, mitigating, and dealing with failure during change. This special issue focuses on what happens when organizational change fails. Its goal is to enhance knowledge and advance theory regarding the processes and mechanisms that underlie the emergence of organizational change failure. In this editorial, we first take stock of the established perspectives on failure, and introduce an integrative approach to offer a more holistic account of the process of change failure. The framework constitutes a multilevel, interlocking strategy for future scholarship. It highlights how the evolving experience defines, creates, and enacts failure during change across three structures: the surface (i.e., context), intermediate (i.e., building block dimensions), and deep (i.e., enduring aspects) structures of failure. With this frame as its basis, the articles in the special issue prompt discussion of what exactly failure means for organizations and their members dealing with different accounts of change failure.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,040 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».