Doing Impactful Research in Organization and Management Theory: Taking Stock and Retooling
Notice bibliographique
Résumé
Doing impactful research has become the new currency in the field of organization and management scholarship. Impactful research is generally understood as the development of actionable insights in relation to important phenomena. This recent trend has already had a variety of positive outcomes, from channeling the attention of the academic community towards important topics to providing actionable insights. However, some scholars are urging to push this agenda further, stressing the limitations of the theories, perspectives and methods employed, and challenging the very notion of impactful research. To critically reflect, discuss, and accumulate knowledge about conducting impactful research, our symposium assembles a panel of five distinguished scholars from diverse disciplines, all committed to doing impactful research. In their work, they have highlighted the limitations of the main concepts, theories, and methods that their disciplines have to offer when conducting impactful research. Importantly, they offer alternatives to go beyond the current scope of impactful research and harness its full potential. As such, the symposium aims at developing a generative research agenda on how to conduct impactful research. The feasibility of this agenda in the current academic system, particularly for early career scholars, will be discussed.
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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 | 0,156 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,125 |
| Communication savante | 0,041 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».