What Now? What Are We Missing? What Do We Need to Learn and Change as Management Scholars?
Notice bibliographique
Résumé
This proposed panel symposium explores how management paradigms/research could evolve to encompass the realities of swiftly-changing politics, social norms, and polycrisis. Opening key knowledge gaps, provocateurs reflect research on what is missing and how to move new insights forward. Sandra Waddock (Boston College) introduces topics and speakers then asks what next in the light of global challenges shifting democratic and egalitarian norms? What now and how to catalyze transformative action? Brad Agle (Brigham Young) discusses The Totality of Allegiance: Inside the Hearts and Minds of Trump Supporters (with Travis Ruddle), which researched how so many good, honest, hardworking Americans could support a politician who clearly did not share many of their values or personal conduct. Irene Henriques (York U) explores how the massive increase in information availability and growing specialization of media outlets has transformed stakeholder perceptions of when their interests and identities are at risk or could be advanced by influencing firm behavior. Otto Scharmer (MIT) introduces Presencing: Seven Practices for Transforming Self, Society, and Business (with Kaufer), and the concept of social soil, arguing that democracy is undermined by two main forces: dark money and ‘dark tech’. Bobby Banerjee (City St George’s, U London) explores key aspects of Project 2025 – a US-manifesto so radical and regressive that even Donald Trump tried to distance himself from it. These topics and numerous others based on audience input arguably need to be incorporated into management thinking, paradigms, and research to evolve a world that copes with today’s emerging polycrisis.
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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 | 0,036 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,022 |
| Communication savante | 0,040 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,010 |
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 ».