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Enregistrement W4415221881 · doi:10.1287/orsc.2021.15859

Unsettling Settled Knowing: Reconciling Differences in Expert Practice

2025· article· en· W4415221881 sur OpenAlexaffabout
Karla Sayegh, Ann Langley, Samer Faraj

Notice bibliographique

RevueOrganization Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensMcGill UniversityHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential knowledgeSituatedExperiential learningAutonomySocializationProcess (computing)Work (physics)Psychological interventionBest practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational subgroups with similar training often develop differing work practices within their local settings. These differences may create inconsistencies when organizational change brings subgroups together to work alongside each other. Based on a two-year qualitative study of a hospital merger combining two neonatal intensive care units, we consider how differing expert practices may be challenged, preserved, or reconciled when subgroups are brought together. We find that reconciliation processes are unexpectedly triggered by novice newcomers who struggle to socialize into a consistent way of working. Comparing five expert practices over time, we also find that when groups are able to converge around the type of knowledge that should apply to expert practices (abstract versus experiential knowledge), a form of reconciliation is possible, but when there is divergence around the type of knowledge that is relevant to the situation, reconciliation fails. Converging on experiential knowledge implies a simplified process of reconciliation that preserves expert autonomy while masking residual differences. Converging on abstract knowledge involves a complex, multilayered process in which expert subgroups need to revert in part to mechanisms resembling those that underpinned their initial socialization into the discipline. These mechanisms include mobilizing evidence to update abstract knowledge, situated mentoring with respected experts, and authoritative reinforcing via interventions from high-status professionals. Our study highlights the challenges of changing expert practices that are rooted in ingrained experiential knowledge. It reveals that abstract knowledge alone is insufficient and that reconciliation invariably involves settlements and agreements on what form of knowledge matters. Funding: This work was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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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Résumé présentoui

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