Organizations as Algorithms: A New Metaphor for Advancing Management Theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract According to the ‘Point’ essay, management research's reliance on corporate data threatens to replace objective theory with profit‐biased ‘corporate empiricism’, undermining the scientific and ethical integrity of the field. In this ‘Counterpoint’ essay, we offer a more expansive understanding of big data and algorithmic processing and, by extension, see promising applications to management theory. Specifically, we propose a novel management metaphor: organizations as algorithms. This metaphor offers three insights for developing innovative, relevant, and grounded organization theory. First, agency is distributed in assemblages rather than being solely attributed to individuals, algorithms, or data. Second, machine‐readability serves as the immutable and mobile base for organizing and decision‐making. Third, prompting and programming transform the role of professional expertise and organizational relationships with technologies. Contrary to the ‘Point’ essay, we see no theoretical ‘end’ in sight; the organization as algorithm metaphor enables scholars to build innovative theories that account for the intricacies of algorithmic decision‐making.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,036 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».