Orchestra of Change: Building Employee Commitment to Multiple Change Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Despite the prevalence of concurrent changes, most research in change management has concentrated on success factors for a single change event and ignores the fact that organizational change is often decomposed into multiple initiatives. This tendency potentially hinders our understanding of employee reactions to simultaneous organizational changes. To address this gap, the paper explores the determinants of employee commitment to multiple change initiatives through the theoretical lens of the Job Demands and Resources theory. A qualitative case study was conducted in a French consulting firm. Drawing on 25 semi-structured interviews, 2 written interviews, over 500 hours of observation, and archival documents, the paper develops a comprehensive resources-and-demands framework to evaluate the impact of bottom-up and top-down changes. Findings reveal that despite accounting for less than 10% of the total change initiatives, the impact of bottom-up change far outweighed that of top-down changes. Bottom-up changes fueled employees’ enthusiasm, enhanced their expertise, strengthened team cohesion, and fostered a sense of belonging. Meanwhile, top-down changes triggered negative employee reactions, including feelings of imposition, uncertainty, and a sense of being “lost”. The paper also advances the commitment to change literature by providing evidence of variations in employee commitment to multiple initiatives. As a complex attitude, employee commitment to change varies depending on the type of change initiative. We describe the dynamics of resources and demands of multiple initiatives on employee commitment to change and call for research that examines the impact of change on employees in a cross-border work setting.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».