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Enregistrement W4415981851 · doi:10.1111/joms.70014

Reclaiming Relevance Through Problem‐Driven Interdisciplinary Research

2025· article· en· W4415981851 sur OpenAlexaff
Pratima Bansal, Jin‐Su Kang

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Council
Mots-clésRelevance (law)DisciplineLegitimacyField (mathematics)Organization studiesValue (mathematics)Interdisciplinarity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Management studies initially emerged as an applied field, uniquely positioned to tackle practical organizational problems through interdisciplinary research. Over time, however, the field has prioritized abstract theoretical contributions over real‐world engagement, fragmenting into disciplinary silos ill‐equipped to address complex contemporary management problems, such as climate change, technological disruptions, and social inequalities. Although this theoretical turn has deepened the rigor of the field, it has eroded the field’s distinct value and relevance. We call for management studies to reclaim its applied origins through interdisciplinary, problem‐driven research, which leverages the field’s unique integrative capacity while preserving theoretical depth. Drawing on Herbert Simon’s distinction between well‐ and ill‐structured problems, we propose a framework that matches problem types to appropriate forms of interdisciplinary engagement: coordination for moderately well‐structured issues, collaboration for moderately ill‐structured ones, and co‐creation for highly ill‐structured challenges. This framework offers a conceptual scaffold for scholars seeking to engage with pressing organizational and societal challenges while navigating the institutional and epistemic barriers to interdisciplinary research. By returning to its applied origins through problem‐driven, interdisciplinary research, management studies can restore both its scholarly legitimacy and societal relevance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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