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Enregistrement W3126443410 · doi:10.1108/jocm-07-2018-0190

Miles and Snow Typology: most influential journals, articles, authors and subject areas

2021· article· en· W3126443410 sur OpenAlexaff
Jamil Anwar, Saf Hasnu, Irfan Butt, Nisar Ahmed

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Change Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologySubject (documents)CitationOriginalitySociologyValue (mathematics)Multidisciplinary approachLibrary scienceCitation analysisMarketingSocial scienceComputer scienceBusinessQualitative researchMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to find out the most influential journals, articles, authors and the subject areas where Miles and Snow typology is used. The study identifies the opportunities for future research as well. Design/methodology/approach Review is based on 196 journal articles selected through a systematic and rigorous search process from the four databases: ProQuest, Business Source Complete, Willy and Science Direct. Total Citation, threshold citations, fractional citation and citation per year techniques are used for analyses. Findings Strategic Management Journal (SMJ), Academy of Management Journal (AMJ) and Journal of Marketing (JOM) are the most influential Journals. The most influential and prolific articles on the subject are from Hambrick (1983), Conantet al.(1990), Dotyet al.(1993), Sabherwalet al.(2001), Desarboet al.(2005) and Fiss (2011). Management, strategic management and marketing are the most studied subject areas. Originality/value Although there have been many reviews of the literature on this typology, the systematic review on Miles and Snow typology to find out the most influential journals, authors, articles and subject area has not been done before.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0800,047
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,212 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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