Building a Car While Driving It: How Nascent Orchestrators Build Identity While Growing Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| 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 ».