Top Management Teams, Emotional Dynamics and Organizational Change: New Avenues for Research
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this symposium is to explore the emotional experience of top management teams (TMTs) in times of change, and to understand how this experience influences TMTs’ strategic actions and the organizations they lead. The symposium brings together four empirical papers that draw on rich, longitudinally collected qualitative data coming from rare, real-time access to the inner thoughts and workings of TMTs. These papers demonstrate that the emotional life of TMTs is emotionally complex and even fraught—both when we might expect it to be so, and when we might not. Our symposium goals are threefold. First, we seek to better document and understand the emotional experience of TMTs as they engage in strategic activities. Second, we seek to better understand how TMT emotions shape TMT actions that in turn affect organizations. Third, through our presentations, the introductory and closing remarks, as well as a Q&A session and audience discussion, we hope to jointly develop new insights into this theoretically and practically important space. The emotional-temporal process of TMT strategic decision-making during industry transitions Author: Timo Olavi Vuori; Aalto U. A systems psychodynamic theory of the emotional structuring of new organizational forms Author: Jennifer Petriglieri; INSEAD How success at leading organizational change can leave TMTs feeling ambivalent about it Author: Emily Truelove; Harvard Business School Resourcing Emotional Energy in the Process of Strategic Decision Making Author: Saouré Kouamé; HEC Montreal & U. of Ottawa
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,022 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».