WHY CAN ORGANIZATIONAL RESILIENCE NOT BE MEASURED?
Notice bibliographique
Résumé
Our aim is to justify why organizational resilience cannot be measured in an ex-ante way and the consequences we can draw from it. To achieve this goal, we examine the relations between different approaches to organizational resilience and the tight interrelation between organizational resilience and organizational and dynamic capabilities. We argue that most proposals about organizational resilience conceptualization, and the metrics derived from them, are closely related. They represent the same core concepts, facts, and relations. Additionally, far from there being no consensus about organizational resilience, researchers are presenting the same ideas with different terms. This implies that there are no better or worse definitions or conceptualizations for organizational resilience, but models are more or less suitable depending on the approach to be established. We agree with the proposal that organizational resilience is a dynamic capability and, as such, it should be studied and considered. This review led us to conclude that because organizational resilience is a dynamic process, it cannot be measured or estimated in an ex-ante way. The fact that organizational resilience cannot be measured brings us to the question of how organizations can address organizational resilience improvement, evaluate their progress, and the tools they can use.
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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 | 0,044 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».