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Comment dĂ©velopper la crĂ©ativitĂ© des Ă©tudes utilisant la thĂ©orie enracinĂ©e ? Choix Ă©pistĂ©mologiques et stratĂ©gies pratiques dans la quĂȘte de crĂ©ativitĂ©.
La thĂ©orie enracinĂ©e a Ă©tĂ© initialement dĂ©veloppĂ©e pour proposer une alternative aux mĂ©thodes hypothĂ©tico-dĂ©ductives, qui formaient le courant majeur de la sociologie des annĂ©es 1960, en visant Ă crĂ©er de nouvelles connaissances en se fondant sur les pratiques sociales. Face Ă lâambition de vouloir crĂ©er de nouvelles connaissances au travers de lâutilisation de la thĂ©orie enracinĂ©e, de nombreux chercheurs mentionnent les difficultĂ©s inhĂ©rentes Ă cette mĂ©thode dans le dĂ©veloppement de thĂ©ories innovantes (Fendt & Sachs, 2008; Guillemette, 2006; Shalley, Gilson, & Blum, 2000). Cependant, la crĂ©ativitĂ© reste une notion sous Ă©valuĂ©e dans la littĂ©rature associĂ©e Ă la thĂ©orie enracinĂ©e. Les commentaires Ă propos de la crĂ©ativitĂ© sont soit diffus(Charmaz, 2000 ; Glaser & Strauss, 1967 ; Strauss & Corbin, 1990) , soit limitĂ©s (Dey, 1999 ; Douglas, 2003 ; Fendt & Sachs, 2008 ; Goulding, 2001 ; Locke, 2001 ; Wells, 1995). Ce papier cherche Ă clarifier dans quelles mesures la crĂ©ativitĂ© joue un rĂŽle dans le dĂ©veloppement dâune thĂ©orie enracinĂ©e, ainsi que comment atteindre un certain niveau de crĂ©ativitĂ©. Nous discutons dâabord les implications des choix Ă©pistĂ©mologiques dans les diffĂ©rentes versions de la thĂ©orie enracinĂ©e sur les potentialitĂ©s de crĂ©ativitĂ© dans le processus de recherche. Nous montrons que la place de la crĂ©ativitĂ© diffĂšre selon les approches utilisĂ©es : orthodoxe (Glaser and Strauss, 1967), pragmatique (Corbin & Strauss, 1990, 2008 ; Strauss & Corbin, 1990, 1998)ou constructiviste (Charmaz, 2000, 2006). Nous proposons trois stratĂ©gies de recherche permettant dâaider le chercheur dans sa quĂȘte de crĂ©ativitĂ©. Nous nous appuyons sur prĂšs de dix annĂ©es de pratique et dâenseignement de la thĂ©orie enracinĂ©e pour montrer comment les pratiques mentionnĂ©es peuvent aboutir Ă une meilleure crĂ©ativitĂ© du chercheur. Nous ne proposons pas une liste exhaustive des techniques et stratĂ©gies mais mettons lâaccent sur trois dâentre elles : le travail en groupe, les connaissances en art et la crĂ©ativitĂ© in vivo.Grounded Theory (GT) methodology was originally proposed as an alternative to hypothetic deductive methods, aiming at creating new knowledge on the basis of the emergence of latent social patterns. While this ambition of creating fresh knowledge seems appropriate, there are difficulties inherent to the development of innovative and creative grounded theories (Fendt & Sachs, 2008 ; Guillemette, 2006 ; Shalley et al., 2000). However, creativity is an under evoked issue in the literature on GT. Mentions of creativity in GT literature is either diffuse (Charmaz, 2000 ; Glaser & Strauss, 1967 ; Strauss & Corbin, 1990) or scant (Dey, 1999 ; Douglas, 2003 ; Fendt & Sachs, 2008 ; Goulding, 2001 ; Locke, 2001 ; Wells, 1995). Our communication contributes to clarify to what extent creativity has a place in GT as well as how to enhance it. We first discuss the implications of epistemological choices underlying different versions of GT on the role of creativity in the research process. From early works of the pioneers (Glaser and Strauss, 1967), new GT versions have been developed, either focusing on the tactics to develop grounded theories in a practical way (Corbin & Strauss, 1990, 2008 ; Strauss & Corbin, 1990, 1998) or on its epistemological background (Charmaz, 2000, 2006). We show that the quest for creativity differs among these existing GT approaches. We also present three creativity-enhancing strategies to help researchers in their quest for creativity. We derive from our almost 10-year experience of developing GT as researchers and instructors to show how these strategies lead to creativity. We do not ambition to give an exhaustive set of techniques and strategies, but we focus on three of them, namely the collective work, the use of art knowledge, and in vivo creativity.mĂ©thode de recherche; Ă©pistĂ©mologie; thĂ©orie enracinĂ©e; crĂ©ativitĂ©; sensibilitĂ© thĂ©orique; Management Research; Epistemology; Theoretical Sensitivity; Creativity; Grounded Theory;
Possibilités et piÚges liés à l'utilisation des logiciels dans le processus d'analyse au travers de la théorie enracinée.
La mĂ©thodologie proposĂ©e par la thĂ©orie enracinĂ©e permet dans une optique idĂ©ale de proposer des rĂ©sultats gĂ©nĂ©ralisables et objectifs. NĂ©anmoins, de nombreuses critiques sont adressĂ©es aux recherches basĂ©es sur cette mĂ©thode. Les principaux reproches sont le manque de rigueur dans lâanalyse des donnĂ©es et la mauvaise restitution du travail du chercheur dans sa recherche. Lâutilisation de logiciels dâaide Ă lâanalyse des donnĂ©es qualitatives permet de dĂ©velopper les possibilitĂ©s dâanalyse des donnĂ©es au sein de la thĂ©orie enracinĂ©e. Ces logiciels utilisent la puissance de lâoutil informatique pour Ă©pauler le chercheur dans de nombreuses tĂąches nĂ©cessaires Ă lâĂ©laboration dâune thĂ©orie enracinĂ©e de bonne qualitĂ©. En nous basant sur la littĂ©rature et une expĂ©rience de lâutilisation de ces outils de plus de sept ans, nous montrons de quelle façon ces logiciels permettent dâamĂ©liorer la qualitĂ© de la recherche basĂ©e sur la mĂ©thodologie enracinĂ©e. Nous mettons toutefois en garde les utilisateurs potentiels de tels logiciels en prĂ©sentant cinq piĂšges auxquels peuvent ĂȘtre confrontĂ©s les chercheurs dĂ©butants comme les chercheurs confirmĂ©s. Nous espĂ©rons ainsi contribuer Ă la propagation de la bonne utilisation des logiciels dâaide Ă lâanalyse des donnĂ©es, en rendant explicites les possibilitĂ©s et inconvĂ©nients liĂ©s des ces logiciels.Logiciel; CAQDAS; Analyse des donnĂ©es; ThĂ©orie enracinĂ©e; processus d'analyse;
La théorie enracinée en pratique : vers un dépassement de la tension entre scientificité et créativité dans les recherches basées sur la théorie enracinée ?.
De nombreuses recherches ont mis en Ă©vidence les difficultĂ©s de la conduite dâune recherche utilisant la mĂ©thodologie de la thĂ©orie enracinĂ©e. Dâune mĂ©thode prometteuse sur le plan de lâinnovation et de la rigueur scientifique, elle peut apparaĂźtre comme un cauchemar pour le chercheur qui la pratique (Goulding, 2001). Nous montrons quâau-delĂ des aspects techniques de la thĂ©orie enracinĂ©e, qui peuvent se montrer trĂšs contraignants, une des difficultĂ©s majeures de la thĂ©orie enracinĂ©e tient en la tension constante entre crĂ©ativitĂ© et scientificitĂ©. Nous proposons de dĂ©passer cette tension en mobilisant le cadre proposĂ© par Alvesson, Hardy, & Harley (2008) dans leur Ă©tude de la rĂ©flexivitĂ©. Ce recadrage permet de montrer que crĂ©ativitĂ© et scientificitĂ© peuvent se complĂ©ter, voire se renforcer dans le cadre de la thĂ©orie enracinĂ©e.scientificitĂ©; crĂ©ativitĂ©; rĂ©flexivitĂ©; thĂ©orie enracinĂ©e;
Lâutilisation dâAtlas.ti pour amĂ©liorer les recherches dans le cadre de la MĂ©thode de la ThĂ©orisation EnracinĂ©e (MTE) : panacĂ©e ou mirage ?.
Lâutilisation de logiciels dâaide Ă lâanalyse des donnĂ©es qualitatives tel Atlas.ti sâes popularisĂ©e au cours des derniĂšres annĂ©es pour amĂ©liorer la qualitĂ© des recherches utilisant la MĂ©thode de la ThĂ©orisation EnracinĂ©e (MTE). En nous basant sur la littĂ©rature et une expĂ©rience de lâutilisation de plus de neuf ans de ces outils, nous montrons de quelle façon ces logiciels permettent dâamĂ©liorer les recherches basĂ©es sur la MTE. Nous mettons toutefois en garde les utilisateurs potentiels de tels logiciels en prĂ©sentant cinq piĂšges auxquels peuvent ĂȘtre confrontĂ©s les chercheurs, quâils soien dĂ©butants ou confirmĂ©s. Nous espĂ©rons ainsi contribuer Ă la propagation de la bonne utilisation des logiciels dâaide Ă lâanalyse des donnĂ©es dans le cadre de la MTE, en rendant explicites les possibilitĂ©s et risques inhĂ©rents au logiciel Atlas.ti.mĂ©thodologie; logiciel CAQDAS; thĂ©orisation enracinĂ©e; analyse des donnĂ©es;
L'utilisation d'Atlas.ti pour améliorer les recherches dans le cadre de la Méthode de la Théorisation Enracinée (MTE) : panacée ou mirage?
L'utilisation de logiciels d'aide Ă l'analyse des donnĂ©es qualitatives tel Atlas.ti s'est popularisĂ©e au cours des derniĂšres annĂ©es pour amĂ©liorer la qualitĂ© des recherches utilisant la MĂ©thode de la ThĂ©orisation EnracinĂ©e (MTE). En nous basant sur la littĂ©rature et une expĂ©rience de l'utilisation de plus de neuf ans de ces outils, nous montrons de quelle façon ces logiciels permettent d'amĂ©liorer les recherches basĂ©es sur la MTE. Nous mettons toutefois en garde les utilisateurs potentiels de tels logiciels en prĂ©sentant cinq piĂšges auxquels peuvent ĂȘtre confrontĂ©s les chercheurs, qu'ils soient dĂ©butants ou confirmĂ©s. Nous espĂ©rons ainsi contribuer Ă la propagation de la bonne utilisation des logiciels d'aide Ă l'analyse des donnĂ©es dans le cadre de la MTE, en rendant explicites les possibilitĂ©s et risques inhĂ©rents au logiciel Atlas.ti.THĂORISATION ENRACINĂE ; ANALYSE DES DONNĂES ; LOGICIEL CAQDAS ; ATLAS
Drivers of Discretionary Firm Donations in Brazil
Discretionary firm donation is usually related to the stakeholder theory and corporate social performance. Although theoretical explanations for this social behavior are pervasive in related literature, empirical modeling remains underdeveloped. We developed an explanatory structural model of discretionary firm donation using firm and industry level indicators. Unlike previous research, we estimated the explanatory power of the construct we called stakeholder orientation. Our tentative model was tested on a Brazilian sample of 101 publicly traded donor firms, using data on firm donations to social projects and to political candidates in electoral campaigns. The main results suggest that discretionary donation seems to be a strategy for managing conflicting claims in highly stakeholder oriented firms; the characteristics of the firm are more important than industry effects in explaining firm donations; and large firms, showing slack resources, and with a less concentrated ownership structure tend to engage in discretionary donation more intensively
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