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Enregistrement W4402408038 · doi:10.1287/orsc.2021.16026

Temporal Miscoupling: The Challenges and Consequences of Enacting a Practice in Decline

2024· article· en· W4402408038 sur OpenAlexaboutno aff
Samantha Ortiz Casillas, Ruthanne Huising

Notice bibliographique

RevueOrganization Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyEpistemologyPolitical scienceKnowledge managementPublic relationsPsychologyBusinessComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A practice firmly entrenched in one period can experience decline or even deinstitutionalization in another. However, at the organization level, practice abandonment can be a slow process. Organizations may continue to use a practice that is in decline or out of date, coupling asynchronously with a prior institutional environment. In this paper we develop the concept of temporal miscoupling and examine the challenges of performing a practice under this condition. Drawing on a field study of a labor strike in Canada, we examine the difficulties of inhabiting the practice of striking—picketing a workplace—with eroding political, legal, and cultural support; declining familiarity with the practice; and fading narratives to motivate and justify the practice. We show how strikers developed extemporaneous resources that gave local meaning and form to the practice. These improvised resources supported the practice but distorted historical meanings and performances. Our study expands the analytical repertoire of inhabited institutionalism by problematizing the temporal lag between institutional conditions and organizational practices for the on-the-ground enactment of practices. The extemporaneous resources generated in the context of temporal miscoupling threaten future enactments, indicating an important role for practice enactment in processes of decline and revitalization. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/orsc.2021.16026 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
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Résumé présentoui

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