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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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), Conant et al. (1990), Doty et al. (1993), Sabherwal et al. (2001), Desarbo et 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
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