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Enregistrement W4406949995 · doi:10.1177/13505076241279068

Peeling the (experiential) onion: A review of the interconnected layers of research on experiential learning in <i>Management Learning</i> between 2010 and 2024

2025· review· en· W4406949995 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManagement Learning · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Leadership and Management Strategies
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningKnowledge managementPsychologyMathematics educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an essay published for the 40th anniversary issue of Management Learning , Reynolds reflected on the impact of, and reactions to, experiential learning to teach management. Fifteen years later, in honor of the journal’s 55th anniversary, we delve into the research published since that point to explore how experiential learning is invoked in Management Learning . To this end, we reviewed and coded 45 articles published between 2010 and 2024. This process pushed us to reflect on three different (often interconnected) ways in which experiential learning is examined in the journal, with articles that explore the experiential learning process, center on one or more specific dimensions of experiential learning, and attend to contextual elements that facilitate or hinder experiential learning. We also situate the methods and activities discussed across the sample within the clusters of experiential learning identified by Grain, allowing us to identify areas in which research in Management Learning overlaps with and extends the model. To close, we relate our findings to contemporary debates about experiential learning and education, both within the journal and the field, and propose future research directions.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,280 · 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