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Enregistrement W4416001877 · doi:10.5465/amproc.2025.21063symposium

Coworking Spaces: Catalysts of Workplace Revolution and Organizational Evolution

2025· article· en· W4416001877 sur OpenAlexaff
Sven M. Laudien, Ricarda B. Bouncken, Anu Suominen, Anahita Baregheh, Ute Reuter, Katja-Maria Prexl

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningValue (mathematics)Knowledge sharingWork (physics)Resource (disambiguation)Knowledge economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium delves into the relevance, mechanisms, and transformative potential of coworking spaces. These shared work environments, equipped with essential infrastructure, attract individuals, start-ups, and established firms, serving as hubs for knowledge exchange, entrepreneurial activities, as well as innovation. By fostering collaboration mainly through physical co-presence, coworking spaces align with the open innovation paradigm while emphasizing community dynamics over organizational boundaries. Unlike incubation centers, coworking spaces cultivate vibrant ecosystems that facilitate resource sharing, knowledge exchange, and entrepreneurial opportunity recognition through collective reflection and inspiration. However, they also pose competitive risks such as opportunistic behavior, highlighting a need for maintaining a delicate balance between collaboration and competition. Despite their growing prominence, scholarly exploration of coworking spaces remains still limited. This panel symposium aims to advance the understanding of coworking spaces as catalysts for entrepreneurial activities and organizational change. By critically examining how various types of coworking spaces shape cooperation, entrepreneurial activities, and transformative processes, the symposium will explore their role in balancing the complexities of shared value creation and competition.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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