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Enregistrement W7015690051

Transforming public organizations into co-designing cultures : a study of capacity-building programs as learning ecosystems

2020· dissertation· en· W7015690051 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningLiminalityOrganizational cultureSpace (punctuation)Organizational learningDependency (UML)Culture change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When designers try to create lasting change in the public sector, their aim is not only to co-design meaningful new or improved services, but also to embed the capacity – rather than dependency – of co-design into the organization. Current research suggests that this embedded co-design capacity allows for ongoing transformation. Organizational change can be achieved in various ways, one of which is by facilitating experiential capacity-building programs that immerse public employees in codesigning methods and approaches over the course of several months. In this context, designers often experience that the existing organizational culture strongly constrains the adoption and application of new ways of working. However, many designers are not trained to address this cultural phenomenon.\nThrough a systems oriented design (SOD) approach, two cases of capacity building programs from different countries were analyzed, Fifth Space in Canada and Experimenta in Chile. An integrated research approach combining methods, such as research by design, gigamapping, interviews, and literature mapping was used to get new insights into the complex, contemporary design practice of nurturing and spreading organizational co-design capacities. The analysis of both programs drew my attention to the liminal space between the pre-existing culture in the organization and the emerging culture related to the introduction of new methods and ways of working. While it seemed like these conflicting cultures prohibited lasting innovation, there was also a lack of models and reflective tools toexamine these intercultural dynamics.\nThis thesis presents analytical and conceptual models that help to make interactions between the emerging and existing organizational culture more explicit and actionable. First, the Ripppling model provides three analytical dimensions – paradigm, practices, and the physical dimension to analyze the interactions between the emerging and dominant organizational cultures. This analysis can help to position the emerging culture in a constructive way without alienating the dominant culture, and to enable the co-existence of both for long-lasting transformational change. The Ripppling ecosystem model builds on the micro-interactions analyzed with the Ripppling model and proposes a system of embedded layers for large-scale cultural change processes that can have effects beyond the organization that participates in the capacity-building program. Taken together, the results of this thesis help to explain the difficulties public organizations face when introducing new capacities, such as codesign. My work suggests that these new capacities function as carriers orvehicles of cultural meaning that will inherently generate productive or unproductive tensions with the pre-existing culture. Therefore, one has to carefully recognize and address the underlying interactions across cultures to build organizational transformation strategically and to leverage the full potential of co-designing approaches. This work gives new insights into how to create continuous change in the public sector and has implications for future design practice, research, and education

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0200,031
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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