Opening the “Black Box” of Algorithmic Management and Control: New Theory and Empirical Directions
Notice bibliographique
Résumé
This symposium explores the frontiers of research on algorithmic management while taking stock of existing studies. Algorithmic management systems are transforming organizational design by reshaping coordination, control, and decision-making processes. These systems offer opportunities to enhance efficiency and innovation but also may result in potentially unintended consequences, such as reduced creativity, worker alienation, and diminished trust. Our focus is on examining the mechanisms through which algorithmic systems influence organizational outcomes, highlighting the interaction between human judgment and algorithmic recommendations, and understanding how these dynamics shape the future of work. Featuring a keynote by John Joseph (UCI) and four empirical papers, the symposium investigates how algorithms influence decision-making quality, redefine the nature of work, and reshape innovation dynamics on online platforms. The discussion synthesizes insights from these studies, addressing trade-offs between efficiency and creativity and exploring ways to align algorithmic systems with organizational goals while navigating their limitations. In doing so, we contribute to the STR and TIM divisions. Machine Predictions and Casual Explanations: Evidence from a Field Experiment Author: Xi Kang; Vanderbilt University Author: Hyunjin Kim; INSEAD Thousands of Flowers Have Bloomed: Building a Potager to Study the Future of Work Author: Lindsey Cameron; Author: Audrey Holm; HEC Paris Author: Kevin Woojin Lee; The University of British Columbia Can AI Help Managers Navigate Disruption? Experimental Evidence from Students Playing Strategy Simulations Author: Maelle A Perez; University of Virginia Author: Ryan Allen; University of Washington Author: Mana Heshmati; University of Washington Author: Michael Lenox; University of Virginia Author: Rory Morgan McDonald; Harvard Business School Dropping the F-Bomb: Unintended Consequences of Algorithmic Control on Novelty in User Innovation Author: Jay (Jinwon) Park; University of California Irvine
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».