Ökonomisierung und Managerialisierung
Bibliographic record
Abstract
In der Sozialwirtschaft werden Ökonomisierung und Managerialisierung meist skeptisch beobachtet, versteht man darunter doch die Übernahme von Praktiken, die vorher bloß für gewinnorientierte Unternehmen in der Marktwirtschaft typisch waren. Vor allem bei Nonprofit-Organisationen (NPOs), die in korporatistischen Wohlfahrtsstaaten das Rückgrat der Sozialwirtschaft bilden, wird mit kritischem Unterton die Kolonialisierung und Verdinglichung eines gesellschaftlichen Feldes beklagt, das von Nächstenliebe und Solidarität geprägt sein sollte. Auch die Verdrängung inhaltlicher Professionalität durch Management und Betriebswirtschaftslehre ist Teil dieses Diskurses. Wir wollen zu dieser Diskussion in drei Schritten beitragen: Zuerst klären wir die Begriffe Ökonomisierung und Managerialisierung vor dem Hintergrund ähnlicher Konzepte, dann präsentieren wir theoretische Erklärungen zu ihrer Verbreitung. Im nächsten Schritt vermitteln wir eine Zusammenschau empirischer Befunde zu den Auswirkungen. Während die frühere Forschung Anlass zur Skepsis gab, zeigen neuere Befunde ein optimistisches Bild der Wirkung von Ökonomisierung und Managementpraktiken. Schließlich argumentieren wir, warum die Governance von Organisationen entscheidend ist, um das Potenzial (betriebs-) wirtschaftlicher Praktiken für die Ziele und Zwecke von Nonprofit-Organisatio Organisationen (NPOs) in der Sozialwirtschaft zu nutzen.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".