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Enregistrement W7132841628 · doi:10.53485/rgn.v6i3.380

Caudal autotomy as a managerial tool in the change processes involved in organizational behavior

2023· article· W7132841628 sur OpenAlexaff
Omar El Kadi, Cira De Pelekais

Notice bibliographique

RevueREVISTA GLOBAL NEGOTIUM · 2023
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Leadership and Management Strategies
Établissements canadiensSAIT Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptabilityAutotomyFlexibility (engineering)Organizational behaviorPerspective (graphical)Identification (biology)Organizational identification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study uses the metaphor of caudal autotomy - the ability of some animals to shed their tails to evade predators - to investigate the role of strategic flexibility in managing organizational change. The research explores the concept of 'organizational autotomy', where parts of a company are selectively detached to enhance overall survival and adaptability amidst turbulent market environments. We examine diverse organizations and their responses to significant industry shifts, economic challenges, or internal crises. This study was based on the studies of El Kadi & Pelekais (2014) and Nelson, Quick, Armstrong, Roubecas, Condie. (2020). The findings indicate that successful 'organizational autotomy' relies on three key factors: Proactive identification of detachable elements, efficient execution of detachment, and a robust regrowth plan for post-detachment sustainability. This paper, thus, presents a novel perspective on organizational adaptability and resilience, providing valuable insights for leaders, managers, and change agents. Future research directions include quantifying the impacts of 'organizational autotomy' and establishing best practice guidelines for its implementation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,016
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
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