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Enregistrement W3168083392 · doi:10.1093/oxfordhb/9780198845973.013.18

VSR Models of Change as Normative Practical Theory

2021· book-chapter· en· W3168083392 sur OpenAlexaff
Cara C. Maurer, Anne S. Miner, Mary Crossan

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeEnthusiasmInternal modelValue (mathematics)CounterpointAdaptation (eye)Internal forcesManagement sciencePolitical scienceEngineeringPsychologyProcess managementComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligenceLawControl (management)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter offers a counterpoint to increasingly complex computational models of evolutionary change processes at higher levels of analysis. It explores the value of internal VSR (Variation-Selection-Retention) models as practical tools for managers. Individual change agents may actively and deliberately influence each of the three core internal processes and their balance and connect them with external VSR processes. Individuals may shape the organization’s current and potential future contexts beyond mere external adaptation to creation of novel future states. Broadening traditional assumptions of top-down rational decision-making, we include the potential of human imagination, and emotions of individuals and groups as engines of change as improvements to existing internal VSR models. A normative theory of internal VSR processes offers a practical tool for day-to-day operations of agents interested in understanding and affecting organization change. We encourage academics to bring renewed enthusiasm to teaching internal VSR models of change to practicing managers.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,015
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,357
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,010 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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