Building a Strong Organizational Culture: Key Drivers and Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study explores the key drivers and best practices for building a strong organizational culture within private sector organizations in Ottawa, Ontario, Canada. Recognizing that organizational culture significantly influences employee engagement, performance, and retention, the research seeks to understand how culture is formed, sustained, and adapted in contemporary work environments. Data was collected through semi-structured interviews with 18 professionals occupying leadership, HR, and managerial roles across six private organizations. Using thematic analysis, six core themes emerged: Leadership Influence, Recruitment and Cultural Fit, Recognition and Motivation, Culture in Hybrid Work Models, Technology and Culture Transmission, and Feedback Loops and Culture Assessment. The findings highlight the central role of leadership in modeling and reinforcing cultural values, the importance of value-based recruitment in maintaining cultural coherence, and the critical need for recognition systems that reflect organizational priorities. Additionally, the study reveals how hybrid work and digital platforms have redefined cultural expression and interaction. Regular feedback mechanisms emerged as vital tools for assessing and refining culture in dynamic business contexts. This study contributes to the growing body of knowledge on organizational behavior by offering practical recommendations for cultivating resilient and high-performing workplace cultures. It also identifies areas for future research, including sector-specific analysis, longitudinal studies, and quantitative validation of cultural indicators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».