Culture as a Toolkit for Robust Action: Tackling Grand Challenges with Cultural Entrepreneurship
Notice bibliographique
Résumé
A new grand challenges paradigm has emerged in organization theory that has reoriented scholarly attention toward how society can effectively tackle a broad array of complex, uncertain, and evaluative matters of concern including climate change, forcible displacement, poverty, authoritarianism, child malnutrition, commercial sex exploitation, and many more. In this paper, I argue that the literature has tended toward a view of culture as a constraining force that inhibits tackling grand challenges and renders them remarkably intractable. Yet, alternative views of culture also purport that it can serve not merely as a constraining force that prevents action but also as a toolkit or repertoire of resources that actors use to solve problems and thus an enabling force for progress. The substantial literature on cultural entrepreneurship provides several powerful theoretical affordances that are uniquely useful in overcoming known obstacles to addressing grand challenges. I draw on the intellectual resources of this literature to augment the robust action model—one of the premiere theoretical frameworks for tackling grand challenges—by expanding each of the three robust action strategies through an integration with cultural entrepreneurship. This theoretical elaboration advances our understanding of the early moments of initiation of robust action strategies when they are merely uncertain future possibilities, as well as the culturally informed ensuing dynamics by which robust action continues in perpetuity. I conclude by discussing a new generative dialogue at the interstice of these two domains which has substantial synergies for future scholarship.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».