Managing Polarities: Perception of Value, Designer Roles, and Organizational Conditions that Influence Design Outcomes in Mechanical Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Design engineers can greatly contribute to the growth of a business organization by not only creating relevant, contextually fit solutions for clients, but also by providing resilient responses to the changing constraints and opportunities external and internal to the organization. Unfortunately, the value-adding role of designers and indeed design project successes can be hindered by inadequate management of organizational tensions that persist over time and are widely experienced as paradoxical. Adopting the concept of 'polarity management' by Barry Johnson, this paper aims to unpack the nuances of two particular polarities: (1) Design Rigour vs. Cost Effectiveness, and (2) Collaboration vs. Efficiency. The data are drawn from a larger grounded theory study on sociotechnical knowledge integration in engineering design. Semi-structured in-depth interview data were examined to identify the institutional and discursive barriers to designers' effective value-creating roles, and compare effective/ineffective management practices that address the two selected polarities. Unresolved polarities contributed to the problems of disconnect and misalignment that impeded effective design and/or caused loss of value in the project lifecycle. Comparative examples provided possible organizational strategies to enhance holistic design, responsible collaboration, and effective input among actors. Three sets of learning objectives are also proposed for engineering management or design curricula. The analysis also identified important discourses and perspective changes needed in order to support effective polarity management. The findings provide a useful example of discursive mediation between organizational culture and organizational practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».