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Enregistrement W4409034857 · doi:10.5465/amj.2023.0804

From Confusion to Fusion: A New Organizational Form and the Evaluation of Category Spanning in an Established Form

2025· article· en· W4409034857 sur OpenAlexaff
Heewon Chae, Daphne Demetry, Deepak Nayak, Todd Schifeling

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfusionPsychologyOrganizational behaviorSocial psychologyKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate how an overall change in audience preferences for category spanning occurs by examining the role of new organizational forms. We suggest that a new organizational form that emphasizes category spanning in its products can enhance evaluations of category spanners in an established form. By promoting an alternative theory of value, the new form helps disrupt existing evaluative frameworks for the established form and shifts audience preferences toward spanning. Using the rise of gourmet food trucks in the U.S. restaurant industry, we analyze Yelp ratings and find an increase in returns to spanning by brick-and-mortar restaurants with the prevalence of gourmet food trucks in the same metropolitan area. A preregistered vignette experiment in the restaurant context provides additional evidence consistent with our argument. We contribute to research on category dynamics and organizational forms by investigating how outsiders influence audience evaluations of spanning, revealing how a new form can heterogeneously affect organizations within an established form. By employing a mixed methods approach that integrates qualitative, statistical, and experimental techniques, this study also makes a methodological contribution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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