The Data Frontier: Expanding Empirical Horizons in Chinese Management Research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This editorial examines the empirical foundations of Chinese management research through an analysis of data sources and research designs in all empirical papers published in Management and Organization Review (MOR) over the past five years. Our review shows that 53.2% of studies rely on archival or secondary data, with 37% of quantitative studies focusing on publicly listed firms. While established datasets provide consistency and comparability, their prevalence may limit opportunities to explore China’s diverse organizational ecosystem. We identify three promising avenues for advancing the field: (1) expanding empirical attention to include a wider variety of organizational forms, (2) leveraging emerging computational methods, digital trace data, and AI-enabled technologies, and (3) recognizing the development of novel datasets as valuable scholarly contributions in their own right. We also examine how recent regulatory developments are creating new considerations for research design while reinforcing the value of collaborative approaches between international and Chinese scholars. We contend that by embracing methodological pluralism and adapting to evolving data landscapes, management scholars can generate additional novel insights that illuminate the complexity and distinctiveness of Chinese organizational life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,051 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».