Rethinking Uncertainty: Advances in Research on Uncertainty at Work
Notice bibliographique
Résumé
Uncertainty, unpredictability, and ambiguity are inherent features of modern organizations. From increasingly diverse workforces and complex job demands to rapid technological advances, organizations today operate in environments characterized by constant change. These challenges are further compounded by global health crises, intergroup conflicts, and climate change, underscoring the pervasive nature of uncertainty in both individual experiences and organizational dynamics (Bridoux et al., 2024; Carnevale & Hatak, 2020; George et al., 2016). As a consequence, uncertainty continues to be a central focus of organization and management research (Jauch & Kraft, 1986; Grote, 2009). Traditionally, organizational and management research has portrayed uncertainty as a negative force––an obstacle to be minimized, avoided, or controlled (FeldmanHall & Shenhav, 2019; Kramer, 1999). Yet, emerging research takes a more nuanced view, challenging this long-standing premise (Griffin & Grote, 2020; Smith & Lewis, 2011). This growing body of research acknowledges that while uncertainty can be challenging, it also holds the potential to inspire innovation, exploration, and personal growth. Rather than treating uncertainty solely as an aversive condition, this perspective repositions it as a dynamic force that can be regulated and leveraged for positive outcomes. This symposium offers new perspectives on uncertainty, featuring four presentations that explore its multifaceted nature. Together, they challenge conventional thinking and indicate new ways to conceptualize and study uncertainty. By doing so, they demonstrate how embracing uncertainty can enhance decision-making, drive proactivity, and foster collaboration in increasingly unpredictable environments. Attendees will leave this session equipped with actionable insights to rethink uncertainty at work: not only as a problem to eliminate, but as a potential catalyst for transformation and growth. We thereby hope to contribute to the understanding of an emerging shift in organizational and management research––from uncertainty reduction to uncertainty regulation. Knowledge Under Uncertainty: Justification Practices and Implications for Management Author: Justin Weinhardt; University of Calgary Author: Reiner August Schaefer; University of Southampton Knowing Enough to Be Dangerous: How Certainty about AI Representations Disrupts Expertise Relations Author: Paul Leonardi; Author: Virginia Leavell; University of Cambridge Shifting Perspectives: Feedback Seeking Through the Lens of Uncertainty Regulation Author: Alina Gerlach; ETH Zürich Author: Gudela Grote; ETH Zürich Debiasing with Emotions: Ambivalence Increases Bias Awareness and Positive Affect Towards Outgroups Author: Naomi Beth Rothman; Lehigh University Author: Gordon Moskowitz; Lehigh University
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».