The Work of Rules: How Organizations Negotiate Rules to Address Disruptions
Notice bibliographique
Résumé
While existing research has examined challenges associated with formulating and enacting rules in organizations, less is known about how newly introduced rules evolve and become stabilized in organizations that depend on them. To address this question, we conducted a 2-year ethnographic study that documented the relocation of an emergency department (ED) at a leading University-affiliated hospital in Canada to a new state-of-the-art facility. The relocation changed the patient population, disrupting patient flow practices. To address these disruptions, the ED introduced and negotiated new rules. We traced five rule trajectories, we label emerging, optimizing, reviving, eroding, and materializing, which reflect ED members’ skillful efforts to coordinate and manage overwhelming demands for its services. Our findings suggest that while the deployment of rules improved patient flow, it also unintentionally reconfigured the role relationships among professionals both within and between various units over time. Our study contributes to the literature on organizational rules by providing a processual account of how newly introduced rules evolve and stabilize over time. Contrary to existing coordination research which maintains that rules can either constrain emergent practices or clarify ways of working, our research suggests that rule deployment can yield both productive and counterproductive consequences for coordination practices as rules evolve.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».