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Enregistrement W4407797035 · doi:10.1111/joms.13201

Organizing and Strategizing in and for Extreme Contexts: Temporality, Emotions, and Embodiment

2025· article· en· W4407797035 sur OpenAlexaff
Markus Hällgren, Daniel Geiger, Linda Rouleau, Kathleen M. Sutcliffe, Eero Vaara

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemporalitySociologyEpistemologyPsychologyCognitive psychologyAestheticsSocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This special issue advances our understanding of organizing and strategizing in extreme contexts by focusing on temporality, emotions, and embodiment. Extreme contexts – marked by unpredictability, high stakes, and urgency – challenge organizational capacities and demand innovative responses. Drawing on the foundation of extreme context research, this introduction explores three perspectives: extreme as an event, a situational context, and a socially constructed practice. Together, these perspectives illuminate how organizations navigate, adapt to, and construct extremeness through temporal, emotional, and embodied processes. The contributions span diverse empirical settings and theoretical frameworks. By examining the contributions in the light of these dimensions, this introduction highlights the evolving and contested nature of extreme context research. The introduction concludes with a call for future studies to deepen engagement with materiality, relational dynamics, and methodological innovations, reinforcing the relevance of this field to broader management and organization studies.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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