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Enregistrement W4312191455 · doi:10.1111/1911-3846.12849

Explaining the Unintended Consequences of Management Control Systems: Managerial Cognitions and Inertia in the Case of Nokia Mobile Phones*

2022· article· en· W4312191455 sur OpenAlexvenueno aff
Teemu Malmi, Katja Kolehmainen, Markus Granlund

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysfunctional familyCognitionUnintended consequencesEmbeddednessControl (management)PsychologyBusinessSocial psychologyPolitical scienceSociologyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Management control systems (MCS) have been known to produce unintended, dysfunctional consequences. However, relatively little is known about how MCS can contribute to the inertia and even decline of a firm. Our analysis in the abductive mode was triggered by a surprising case study observation that although Nokia Mobile Phones (NMP) certainly had many capabilities that could have facilitated a timely response to disruptive environmental change, this did not happen. In developing an explanation for this, we draw on the managerial cognitions literature, showing how the cognitions at NMP, developed in the era of organizational success, became embedded in its MCS. This embeddedness, in turn, intensified existing cognitions. As the cognitions became less accurate over time, the once effective MCS started to cause various inertial effects, such as suboptimal and slow decision‐making. We contribute to the literature on the dysfunctional consequences of MCS by theorizing how MCS can contribute to inertia via cognitions in two ways: first, by reinforcing prevailing cognitions and hence preventing management from realizing a need for change; and second, by moderating the impact cognitions have on actions by delaying actions based on renewed cognitions. Both ways may be fatal, especially in hyper‐competitive contexts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,013
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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