Purpose: This article addresses the main concerns of existing literature about resistance to change (RC) in organizations, namely the limited interpretative position regarding RC focusing mainly on negative aspects and excluding potential benefits, and the poor consensus or even understanding of RC sources in organizations.Design/methodology: To approach our goal, a systematic literature review will be carried out. The initial sample, obtained using reproducible search algorithms on Scopus and Web of Science, comprises 65 papers. After applying five inclusion/exclusion criteria supported by previous systematic reviews, the final sample consists of 30 papers.Findings: This article demonstrates the prevalence of a negative position toward RC and reveals efforts to harness the potential benefits of RC. In addition, from 126 specific RC sources extracted from the analyzed papers, it discovers and discusses 22 sub-typologies of RC sources, which are grouped into five typologies.
Practical implications:The paper enables the future identification of, evaluation of, and intervention in 22 potential RC sources in organizations distinguished into five typologies. The taxonomy also enables researchers to organize and summarize study topics/subtopics regarding RC in the organizational arena.Social implications: This paper draws attention to the need to recognize the meaning and implications of three alternative positions relating to RC in organizations (positive, negative, and neutral).
Originality/value:The paper provides a comprehensive taxonomy of RC sources beyond the traditional classification of individual/organizational factors.
La accidentalidad vial es un serio problema de salud pública en el mundo. El estudio de datos abiertos sobre este tema puede estimular decisiones más oportunas e informadas. El objetivo es proponer una metodología para estudiar datos abiertos sobre accidentalidad vial (caso Medellín) usando Ciencia de Datos, considerando desde la planificación del estudio hasta la visualización web. La metodología consta de cuatro macroprocesos: 1. Planificación, 2. Preparación de datos, 3. Análisis automático y 4. Visualización de datos (aplicación web). Estos constan de una o más etapas, desagregadas en 15 subetapas con alcances univariado, bivariado y multivariado. Los macroprocesos 2-4 fueron automatizados en lenguaje R. Como resultado, el analista puede familiarizarse con el tema (descriptivos), explorar relaciones entre variables, localizar sucesos, inducir patrones de agrupación e identificar algunos factores asociados con los eventos de accidentalidad. Todos estos, combinando variables para una segmentación más detallada. El caso de estudio también tiene valor para otros ámbitos, ya que la accidentalidad vial genera mayores efectos en países en desarrollo, lo cual está atrayendo el interés de los investigadores.Palabras clave: Accidentalidad vial, ciencia de datos, visualización web, metodología de análisis, programación en R.
Los objetivos del estudio son: explorar estructuras sistémicas del síndrome de “echar la culpa” en la empresa, describir metodológicamente una herramienta lúdica que ayuda a reconocerlo y mitigarlo, y discutir sus repercusiones para el análisis de causas y la solución de problemas. La exposición de la lúdica comprende descripción del caso, equipo de trabajo y ubicación, escenarios de observación (con y sin echar la culpa) y despliegue en tres grupos de prueba. Los resultados se comparan para ambos escenarios y se analizan causas de pedidos defectuosos, porcentaje de defectos y productividad. La lúdica puede ser empleada por docentes, consultores y formadores en general para enfrentar a los aprendices a un entorno simulado con el síndrome y sin este. Facilita reflexionar sistémicamente sobre el tema, identificar sus señales e intervenirlas antes de llevar a cabo el análisis de causas. Este trabajo aporta elementos teóricos y empíricos acerca de los beneficios de erradicar el síndrome de “echar la culpa” en análisis de causas, y propone considerarlo como factor contingente en futuros estudios.
PurposeRecent developments in healthcare contexts increasingly emphasize patient-centred approaches to service quality measures; however, few studies consider this dimension explicitly. The present study develops and psychometrically validates a scale of healthcare service quality explicitly incorporating a patient-centred care dimension from a communicational perspective. The paper also enriches the traditional content of service quality by including equity items and presents the underlying structure of service quality in an emerging country.Design/methodology/approachThe final sample consisted of 869 healthcare users (complete cases in the service quality items derived from 917 surveys received) from Colombia. The authors used a psychometric analytics framework comprising seven processes incorporating exploratory factor analysis, structural equation modelling, and machine learning methods to examine construct plausibility, reliability, construct validity, equity, and criterion/predictive validity (e.g. explaining/predicting subjective well-being and behavioural intentions).FindingsThe final scale consists of 17 items and satisfies all psychometric properties. Its validation allows for the discovery and psychometrical confirmation of two essential dimensions: patient-centred communication (eight items) and process quality (nine items).Practical implicationsThe authors illustrate three practical uses of the scale: the possibility for diagnoses; hypothesis contrast based on confidence intervals; and estimation of the capacity of the service to satisfy specifications.Originality/valueBoth dimensions reveal users' relevant needs and complement previous studies that have focused on process aspects of healthcare service quality.
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