Addressing Grand Challenges in Organization Theory-System Change through Theory, Engagement & Action
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 pandemic warrants increased scholarly attention to grand challenges, such as inequality, poverty, climate change, ecological imbalances, socioeconomic and political crises along with their extended impacts (Davis, 2020; Ferraro, Etzio, & Gehman, 2015; George et al., 2016; Munir, 2020; Pio & Waddock, 2020). Whereas mainstream organizational theorizing brings those challenges in as part of our empirical contexts, or in our managerial implications, this symposium will discuss how we can address head-on the importance of grand challenges, make them a core aspect of our research, and accordingly develop theoretical and empirical approaches that may be seen as a ‘grand challenges turn’ in our field. Some recent examples include work on the patriarchy of microfinance (Zhao & Wry, 2016) and providing toilets in Indian villages (Mair, Wolf, & Seelos, 2016). Nevertheless, even scholars working on grand challenges tend to focus on a particular problem and may lose sight of the broader systemic challenges of these issues (Munir, 2019).
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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 | 0,030 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,082 |
| Communication savante | 0,029 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».