Change management and organizational performance: current key trends
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a comprehensive review of the literature on the relationship between change management and organizational performance through bibliometric and thematic analysis. Using the Web of Science database, 304 publications were analyzed with VOS viewer and biblioshiny in R-studio. The study examines author engagement, keyword trends, co-authorship networks, and conceptual structures. Findings reveal a growing research interest in this field across various geographical regions. The United States and China are the most influential countries, while Appelbaum from Concordia University in Canada is the most productive researcher. The research’s conceptual structure focuses on four key aspects: human, organizational, technological, and leadership. Co-word analysis categorizes topics based on their intensity, specialization, and level of development, distinguishing well-researched areas from emerging and underexplored themes. This approach provides a clearer understanding of thematic and temporal developments in the field. By mapping the conceptual landscape, this study highlights key research areas and identifies future directions for exploration. The findings contribute to a deeper understanding of how change management impacts organizational performance and offer insights for scholars and practitioners interested in advancing the field.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».