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Enregistrement W4400441449 · doi:10.5465/amproc.2024.14656symposium

Individual and Group Differences Within the Carnegie Perspective

2024· article· en· W4400441449 sur OpenAlexaff
Daniela Blettner, Sébastien Brion, Pino G. Audia, Linda Argote, John Kim, Yuxuan Zhu, Serhan Kotiloglu, Thomas Lechler, Jutta Stumpf-Wollersheim, Tim Kanis, Markus C. Becker, Jose Pablo Arrieta, Jerry Guo, Kyosuke Tanaka

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Group (periodic table)PsychologyGeographyChemistryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the theoretical insights of three seminal books - Administrative Behavior (Simon, 1947), Organizations (March & Simon, 1958), and The Behavioral Theory of the Firm (Cyert & March, 1963) - the Carnegie perspective continues to have a profound influence on the study of organizations (Audia & Greve, 2021; Gavetti et al., 2012). A key feature of this theoretical perspective lies in its orientation toward process-oriented models of the firm. Key concepts and mechanisms such as bounded rationality, search, the dominant coalition, and standard operating procedures all share a concern for “how certain events and experiences set in motion processes of decision making, routine development, or routine selection that change organizational behavior” (Argote & Greve, 2007: 338). Although individuals level processes are prominent in these processes, the individuals who populate organizations are treated in abstract terms. One could argue that the implicit idea behind much of the early theory is that individual level differences do not warrant consideration given their minimal impact on the predictions. The objective of this symposium is to highlight some of the recent work done within the Carnegie perspective that couples a concern for process theorizing with a recognition of the influence of individual differences. The studies featured in this symposium build on an emerging new wave of work that has started to highlight the ways in which individual differences expand in important ways the predictive power of some of the central processes within the Carnegie perspective. Recent examples are: Gaba et al. (2023) who examine how the prior experience of managers influences their decisions in response to low performance; Audia, Rousseau, & Brion (2022) who focus on the influence of CEO power on the choice of social comparisons for the evaluation of performance; and Stumpf-Wollersheim et al. (2023) who study the effect of two emotions, sadness and fear, on routine development. Since individuals generally make organizational decisions in teams, we have included in the symposium also projects regarding how individuals prioritize diverging goals in teams and how they form beliefs that become the foundation for shared knowledge systems. To understand how organizations adapt to their environment, we need to understand how individuals make decisions, how individuals interact with each other in teams, and how individual differences contribute to an understanding of the key building blocks underlying organizational adaptation. This symposium offers a broad array of contributions illustrating diverse approaches to the study of these issues. CEO Affective Dispositions and Self-Enhancing Responses to Ambiguous Performance Feedback Author: Yuxuan Lily Zhu; Washington State U. Author: John Kim; CUHK Business School Changes in Managers’ Risk Perception in Response to Performance Feedback Author: Serhan Kotiloglu; California State U., San Marcos Author: Daniela Blettner; Beedie School of Business Simon Fraser U. Author: Thomas Lechler; Stevens Institute of Technology The Effect of Goal Conflicts on Organizational Routines: Insights from a Lab Experiment Author: Tim Kanis; Technische U. Bergakademie Freiberg Author: Jutta Stumpf-Wollersheim; Technische U. Bergakademie Freiberg Author: Markus C. Becker; U. of Southern Denmark Author: Jose Pablo Arrieta; U. of Amsterdam Communication Networks, Specialization, and Transactive Memory System Updating Author: Jerry M. Guo; Frankfurt School of Finance & Management Author: Kyosuke Tanaka; Aarhus BSS, Aarhus U.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,019
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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