Cooperative associations: frameworks of distributed leadership for collective digital innovation
Notice bibliographique
Résumé
Digital innovation and transformation have been mainly studied at the level of a single organization: in the cooperative movement, platform cooperative have triggered a lot of attention, with exciting studies about the potentials and limitations about how a digital platform can integrate into a cooperative governance. However, digital innovation at the level of a group of cooperatives, such as automated data-sharing systems, has remained (to our knowledge) unexplored, leaving scholars and practitioners with poor knowledge and material to support a large-scale digital transition of the cooperative movement. This paper aims at contributing to fill this gap by studying how a group of cooperatives or social economy organizations can collectively take leadership over a digital project within the framework of a meta-organization more commonly known as a cooperative association or umbrella organization. To do so, we shaped a theoretical model mobilizing the emerging theory of meta-organizations (Ahrne & Brunsson, 2005) together with concept of distributed leadership (Huxham & Vangen, 2000), and conducted a preliminary qualitative study based on two cases in Quebec. This enables us to identify configurations preventing or supporting the emergence of collective digital projects, by taking into account characteristics of both the meta-organization and its members. We believe that such findings could open a new stream of research on cooperatives adopting interorganizational collaboration as a unit of analysis, and help cooperative practitioners in conducting complex data-sharing innovations.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| 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 | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».