Embrace the Unexpected: How Organizations Foster Participatory Improvisation with Customers
Notice bibliographique
Résumé
This study explores how organizations, together with their customers, solve problems in the face of disruptions, a process I call “participatory improvisation.” Drawing on interviews, ethnographic observations, and archival data collected from an underground restaurant, Secret Kitchen, and the theory of interaction order, I develop a process model of participatory improvisation with a two-part structure. First, I find that an organization must lay the foundation for participatory improvisation by establishing alternative conventions (e.g., expect and embrace the unexpected). Second, these conventions facilitate mutual face work by both the organization and customers in response to disruptions, thereby protecting interactions from breakdowns. When alternative conventions are not established, participatory improvisation may be ineffective, and interactions may be severely threatened. These findings contribute to the literature on organizational improvisation by uncovering how organizations can foster participatory improvisation and how it unfolds in situ. They also reveal an alternate way for customer-facing organizations to achieve their goals beyond routinization. Funding: This work was supported by the Ewing Marion Kauffman Foundation Dissertation Grant.
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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 | 0,019 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».