Novel Technologies and the Disruption of Markets, Organizations, and Fields
Notice bibliographique
Résumé
This symposium showcases four papers that draw on a diverse array of theoretical perspectives to examine the rise of disruptive technologies such as cell-cultivated meat, non-fungible tokens (NFTs), artificial intelligence, and digital platforms. Collectively, the presentations in this symposium shed light on a variety of phenomena—including questions of how technologies that disrupt existing markets become legitimated over time; how technological advancements redefine the relationships between individuals, organizations, and the idea of what constitutes expertise; and how striving for ‘better futures’ drives the emergence of novel technological ideas and practices. The symposium integrates both macro- and micro-level perspectives to better understand the implications of novel technologies for organizations, markets, and fields. Taken together, the symposium aims to bring together scholars from various backgrounds to engage in an interdisciplinary dialogue on the pervasive implications of technological disruption for organizing. From NFT Hype to Legitimation: An Institutional Perspective Author: Timothy Hannigan; Telfer School of Management, U. of Ottawa Author: Michael Lounsbury; U. of Alberta Author: Rodrigo Valadao; NEOMA Business School Morality and Technological Evolution in the Emergent Field for Cell-Cultivated Meat Author: Magdalena Winkler; WU Vienna U. of Economics and Business Author: Elona Marku; U. of Cagliari Author: Giuseppe Delmestri; WU Vienna U. of Economics and Business Author: Maria Chiara Di Guardo; U. of Cagliari Monsters of Our Own Creation: AI, Occupational Cannibalization, and the Future of Work Author: Kevin Woojin Lee; U. of British Columbia The Public Evaluation of Physicians by Laypersons and Consequences for Professional Autonomy Author: Siddhant Ritwick; Doctoral Researcher Author: Johanna K. Moisander; Aalto U. Author: Kushagra Bhatnagar; Aalto U.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».