MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3103585884 · doi:10.1108/md-07-2020-0880

Too late to act: when crises become tragic

2020· article· en· W3103585884 sur OpenAlexaff
Mary-Liéta Clément, Christophe Roux‐Dufort

Notice bibliographique

RevueManagement Decision · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTragedy (event)MetaphorValue (mathematics)OriginalitySet (abstract data type)Greek tragedyOrder (exchange)Control (management)Field (mathematics)Law and economicsFinancial crisisEconomicsSociologyEpistemologyPositive economicsPolitical scienceLawManagementComputer scienceHistoryPhilosophySocial scienceKeynesian economicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This article aims to explore the tragic nature of crisis and identify managers’ decision-making processes and strategies when they are trapped by events beyond their understanding and control. In this article, the tragic is viewed as the collision of an overdetermined scenario perceived as inevitable, insurmountable and irreparable and the managers' strategies to free themselves from this scenario and divert its trajectory. Design/methodology/approach We make a crossed literature review between crisis management and Greek tragedy as proposed by scholars in classical literature. Findings We make two theoretical contributions to the literature on crisis management. First, we articulate a set of research proposals into a model to explain how managers' decisions make the crisis tragic. Second, we enrich the field of crisis management by highlighting strategies in order to avoid them. Originality/value We use Greek tragedy, not as a metaphor to characterize the consequences of crises as the authors usually do, but as an analytical lens to explore their inexorable, insurmountable and irremediable nature and the decisions made by managers that would make crises tragic.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement DecisionMême sujetPublic Relations and Crisis CommunicationTravaux en français237 207