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Record W2146881651 · doi:10.3917/qdm.132.0011

Les liens entre les caractéristiques et le succès des changements organisationnels : le cas d'une start-up

2013· article· fr· W2146881651 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueQuestion(s) de management · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicEntrepreneurship Studies and Influences
Canadian institutionsHEC Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le but de cette étude est d’explorer les liens entre les caractéristiques et le succès des changements organisationnels, dans un contexte entrepreneurial. Les relations entre les caractéristiques sont aussi investiguées. Les données récoltées concernent 51 changements organisationnels entrepris par une start-up française de 1997 à 2011. Elles permettent une approche à la fois exploratoire et quantitative. Avec le développement de l’entreprise, la fréquence des changements a augmenté tandis que leur durée moyenne a diminué. Les tests de chi-carré de Pearson démontrent que l’origine du changement est corrélée à son processus de mise en œuvre, à sa portée et aux éléments de sa décision initiale. Dans nos données, la portée et l’étendue des changements sont non seulement corrélées entre elles mais également en lien direct avec le succès des changements. Enfin, des relations significatives sont identifiées entre la durée du changement et d’autres caractéristiques (processus, origine et portée). La collecte des données et le cadre méthodologique présentent quelques limites, notamment en ce qui concerne la nature catégorielle des variables construites. Cet article suggère que les relations entre les caractéristiques et le succès des changements mériteraient, dans un contexte entrepreneurial, plus d’attention. À travers l’étude d’une entreprise performante, les entrepreneurs et les praticiens peuvent tirer des apprentissages utiles quant à la gestion des caractéristiques du changement.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.381
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.237 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it