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Enregistrement W4402133978 · doi:10.1111/caim.12634

Heedful proactivity: How individual tactical considerations contribute to pre‐screening of innovative ideas in the hierarchy

2024· article· en· W4402133978 sur OpenAlexfundno aff
Siri Nordland Bøe-Lillegraven, Fanshuang Kong, Lynda Jiwen Song

Notice bibliographique

RevueCreativity and Innovation Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrock UniversityAarhus UniversitetHarvard Business School
Mots-clésProactivityHierarchyBusinessPsychologyMarketingOperations managementEconomicsSocial psychologyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purposefully fostering creativity and innovation through stimulating proactivity requires grappling with an apparent trade‐off. On the one hand, organization members need some autonomy to initiate change. On the other hand, managers might want to steer initiatives and retain control over outcomes. The current paper advances recent work on how proactivity is enacted as a compromise between autonomy and control by studying the process through which bottom‐up ideas are shared in highly hierarchical organizations. Based on an abductive analysis of data from informants in 42 organizations, we develop the concept of pre‐screening, which denotes collective action patterns geared towards qualifying individuals' innovative ideas before they are made subject to formal decision making. We explain how proactive individuals' tactical considerations—informed by their holistic prospective thinking, risk hedging, temporal splitting, and a both/and approach to proactivity and hierarchy—influence the actions through which ideas are shared and who are approached first (e.g., supervisors vs. peers). We also exemplify how action patterns accomplishing idea sharing and pre‐screening are entangled with more mundane workplace routines. Overall, the paper sheds new light on ideas' journeys in the context of hierarchy and opens up multiple avenues for future research.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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