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Enregistrement W4417351010 · doi:10.1093/acrefore/9780190224851.013.462

Emotions in Strategic Management

2025· reference-entry· en· W4417351010 sur OpenAlexaff
Saouré Kouamé, Quy Nguyen Huy

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Business and Management · 2025
Typereference-entry
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationVariety (cybernetics)Diversity (politics)Field (mathematics)PoliticsPhenomenonStrategic planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The concept and phenomenon of emotion is approached from a variety of perspectives within various fields of inquiry. Psychologists, physiologists, and neuroscientists emphasize that emotions are reactions to stimuli and events in the environment that serve the adaptive functions of individuals. Sociologists, anthropologists, and other related disciplines generally approach emotion as part of the construction of social reality, for example as part of social and political influence tactics. This diversity in conceptualization has provided a rich source of inspiration for research on emotions in the field of strategic management since the end of 1990s, with a significant increase in the number of studies during the 2010s and 2020s. A group of studies has adopted a “process perspective,” examining the sequences of activities in organizations to unravel the role of emotions in strategy formulation and strategic change. In such contexts, emotions exert a positive or negative influence on strategic choices, and shape over time the interactional dynamics between stakeholders (e.g., senior and middle managers, lower-level teams, board members, competitors, partners). The ability of organizations to identify and regulate collective emotions helps to increase their capability to address external challenges. Other studies adopt a “practice perspective” (in accordance with the Strategy-As-Practice tradition of research) to examine micro-interactions, focusing on how emotions are leveraged as a means for mutual influence by strategists and their stakeholders. As emotions are embedded in text, talk, gesture, and other bodily, verbal, or non-verbal media, they shape the communication between actors when they perform activities such as strategy workshops and narratives. Finally, another group of studies uses the “behavioral perspective” to show that affective traits and states, and other emotional patterns exhibited by strategic actors (e.g., chief executive officers, senior managers, research and development [R&D] teams) are correlated with various aspects of the organizations’ strategic behaviors and outcomes such as R&D and innovation, financial performance, and corporate social responsibility. In sum, these diverse perspectives provide the basis for a range of thematic and methodological approaches for future strategy research on emotions, as well as for advancing the practice of strategic management.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,275 · 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
GenreAutre

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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