Person-centered insights into organizational change: Identifying and analyzing profiles using latent profile analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Organizational change is well-studied, yet remains a fragmented field. While existing theory and research identify various organizational change factors, empirical studies tend to examine these factors in isolation. In this respect, the change field has been ineffective in capturing meaningful profiles or configurations informed by the complex interdependencies among these change factors. This limit contributes to a narrower understanding of organizational change phenomena and how change is studied. To address this gap, we propose a person-centered approach as an accessible and effective approach for studying the underlying profiles that characterizes the complexity of organizational change. This article introduces person-centered research and provides a step-by-step guide to latent profile analysis (LPA), a flagship technique used to analyze profiles. After explaining LPA, we outline essential steps for applying this technique in the context of organizational change, illustrating the value of a person-centered approach in conducting this type of analysis. Offering practical insights for researchers and practitioners, we demonstrate how LPA can uncover hidden profiles of subgroups, providing a more nuanced understanding of organizational change. By making person-centered research more accessible, we promote its use to capture the underlying complexity and diversity of organizational change and its impact on the success of change initiatives. JEL Classification: M50
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle