Middle Managers and Dilemmas in the Organisation
Notice bibliographique
Résumé
Middle managers, it turns out, can assist a business in implementing significant changes and achieving its vision and goals by facilitating top management’s communication with lower managers or subordinates. This study aims to analyse bibliometric measures relevant to middle managers and dilemmas by examining publishing trends, delving into information about the trending of authors’ keywords, probing into conceptual evolution, and determining future research directions for this subject using the Scopus database. This study uses three bibliometric software to analyse the bibliographic data: ScientoPy, VOSviewer, and SciMAT. Over 56 years, this study found that publication growth is minimal, with the number of top publications being 32 in 2020. Scopus bibliographic databases depicted the United States as the most active country, with 114 publications co-authored by authors from the United Kingdom, Canada, Russian Federation, Italy, and Hong Kong. Denmark has published 29% of the total publications based on the last two years’ publications. The analysis of the authors’ keywords found that “Middle-managers”, “Leadership”, “Middle Management”, “Management,” and “Organisational change” were enumerated in the top five. The keyword “Middle-managers” has a close association with “leadership”, “management”, and “organisational change”. Based on thematic evolution, “Health”, “Anchoring-effect”, “Developing-countries”, “Communication-skills”, and “Health-care” became the newly emerging themes found from 2011 to 2022. In conclusion, this study could contextualise prior research on this subject and build a scientifically sound evidence-based practice paradigm for future research. Also, this study will expand our understanding of middle managers and associated dilemmas.
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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 | 0,028 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,026 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».