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Enregistrement W4416005821 · doi:10.5465/amproc.2025.20023abstract

Building a Car While Driving It: How Nascent Orchestrators Build Identity While Growing Ecosystems

2025· article· en· W4416005821 sur OpenAlexaff
Natalie Eng, Madeline Toubiana

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYConfusionInterdependenceIdentity (music)EcosystemQualitative researchResource (disambiguation)Identification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing attention to ecosystems has led to an interest in how these complex systems of interdependent organizations emerge. Orchestrators – organizations that align disparate actors around shared goals, enabling collaboration, resource sharing, and knowledge dissemination – are central drivers of ecosystem development. Despite their importance, little is known about how these organizations develop. Through an inductive, qualitative study of a nascent orchestrator in an emerging social enterprise ecosystem, we examine how orchestrators simultaneously develop ecosystems and their own organizational identities (OI). We found that as the orchestrator engaged in ecosystem-building activities and gained legitimacy, OI confusion – a fundamental lack of clarity regarding “who we are” and “what we do”– emerged and intensified. OI confusion undermined the orchestrator’s coordination efforts, threatening ecosystem development. To address this confusion, the orchestrator engaged in “polyphonic OI work” – allowing multiple interpretations of OI to coexist. While this approach allowed the orchestrator to continue coordinating ecosystem activities, OI confusion continuously resurfaced, diverting attention and resources away from ecosystem work. These findings suggest that orchestrators occupy a unique role which requires their identity to constantly co-evolve with the ecosystem they are developing; the tensions that arise from this co-evolution must be managed for orchestrators to successfully develop an ecosystem.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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