Strategic ambiguity: a systematic review, a typology and a dynamic capability view
Notice bibliographique
Résumé
Purpose While strategic ambiguity has increasingly been used as a communication practice in response to crises such as the COVID-19 pandemic and global conflicts, its proactive role in shaping organizations remains underexamined. Moreover, a comprehensive investigation into its antecedents, moderators, mechanisms, and outcomes – aligned with specific strategic ambiguity aims – is still lacking. We investigate how organizations deploy strategic ambiguity to shape their environment and identify the factors that affect the effectiveness of strategic ambiguity in achieving diverse strategic aims. Design/methodology/approach We conducted a systematic literature review (SLR) of 22 empirical studies on strategic ambiguity in organizational communication. We analyzed articles using the Gioia method to identify its key components – antecedents, mechanisms, moderators, and outcomes – based on the pursued aim. Findings We reframe strategic ambiguity as a dynamic capability and, building on this, we introduce a novel typology of strategic ambiguity based on two key dimensions: organizational flexibility (centralized vs decentralized) and environmental responsiveness (proactive vs reactive). Four distinct aims of strategic ambiguity, each with specific antecedents, mechanisms, moderators, and outcomes, emerge: (1) collaboration and engagement, (2) flexibility and adaptability, (3) control and influence and (4) reputation and legal protection. Originality/value We reframe the understanding of strategic ambiguity by positioning it as a dynamic capability rather than merely a strategic communication practice. By introducing a typology that outlines antecedents, mechanisms, moderators, and outcomes for each specific aim, we offer a structured framework for comprehensively understanding and leveraging strategic ambiguity.
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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 | 0,024 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».