Creating and Sustaining Stakeholder Emotional Resonance with Organizational Identity in Social Mission-Driven Organizations
Notice bibliographique
Résumé
How do senior managers of social mission-driven organizations build and sustain stakeholders’ emotional resonance with organizational identity beliefs over time in the face of repeated existential threats? This is an important question, given the dependence of many such organizations on external stakeholders who provide the resources necessary for survival. In this paper, we investigate the case of Solidum, a philanthropic organization devoted to poverty causes. Drawing on ethnographic, interview and archival data over 20 years, we develop a process model showing how senior managers may create and sustain stakeholder emotional resonance through three practices of emotional resonance work: building emotional bridges, enrolling stakeholders in collective soul-searching and materializing an appealing identity symbol. We show that stakeholder emotional resonance needs to be continually renewed and reshaped in the face of ongoing challenges associated with macro-organizational trends and the routinization of existing practices that can result in the dissipation of emotional resonance over time. The paper contributes to the literature on organizational identity maintenance by drawing attention to the active managerial work required to sustain stakeholder emotional resonance over time to allow mission-driven organizations to survive and prosper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».