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Record W7135956987

Ökonomisierung und Managerialisierung

2018· book-chapter· de· W7135956987 on OpenAlexaff
Michael; id_orcid 0000-0002-4253-0064 Meyer, Florentine Maier

Bibliographic record

VenueWU Research · 2018
Typebook-chapter
Languagede
FieldSocial Sciences
TopicNonprofit Sector and Volunteering
Canadian institutionsInstitute on Governance
Fundersnot available
KeywordsCorporate governanceSound (geography)Sound system
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.905
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0420.030

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 head0.182
GPT teacher head0.448
Teacher spread0.266 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
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