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Enregistrement W4323046551 · doi:10.1017/mor.2022.47

Relational Distance and Transformative Skills in Fields: Wind Energy Generation in Germany and Japan

2023· article· en· W4323046551 sur OpenAlexaff
Manuel Nicklich, Takahiro Endo, Jörg Sydow

Notice bibliographique

RevueManagement and Organization Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHans Böckler Stiftung
Mots-clésTransformative learningGermanField (mathematics)Organizational fieldDiversity (politics)SociologyWind powerPolitical sciencePublic relationsSocial scienceEngineeringPedagogyMathematicsGeographyInstitutional theoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Organizational interactions in fields, including their antecedents and consequences, remain under-researched, in particular with regard to relational distance and transformative skills. Through a comparative study of the German and Japanese wind power sectors, we explore the importance of distance among organizational actors and the development of skills. While in the case of Germany a radical increase in wind energy generation can be witnessed, the situation in the field of Japanese wind power remains largely unchanged. We show how different degrees of distance among organizational actors in these two countries result in the different development of skills that stimulate transformation in the field of energy generation. More precisely, we illustrate the pivotal role of distant challengers with their transformative skills for the successful conversion of already established field structures. Our study contributes to field theory by elaborating on the understanding of the evolution of relational distance, thereby grasping the dynamic interplay between the diversity of actors and their skill formation within a certain strategic action field.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
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