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Enregistrement W1607147269 · doi:10.1108/09534810910983497

From marginalization to phronetic science

2009· article· en· W1607147269 sur OpenAlexaff
Maxim Voronov

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Change Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitusSociologyValue (mathematics)OriginalityOppressionField (mathematics)Engineering ethicsEpistemologyPublic relationsSocial sciencePolitical scienceQualitative researchPoliticsComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to explore how critical management studies' (CMS) awkward relationship with the world of practice may have allowed it to become a dominated field in academia, which features a nearly exclusive focus on research for theory's sake, a lack of interest or discomfort with practical applications, and a devaluing of non‐academic pursuits. Despite research on oppression, resistance, and emancipation, CMS scholars do not tend to focus on the field's own domination or to ensure that its emancipatory agenda offers any practical impact. Design/methodology/approach The paper loosely draws on Bourdieu's notions of habitus and symbolic violence to make sense of his experience of attempting to fit in the CMS community as a scholar interested in practical applications of CMS insights. Findings The paper argues that CMS is uniquely positioned to help organization studies become a phronetic science, both practical and capable of addressing questions of power and values, essential to management practice. Practical implications The estrangement between theory and practice in CMS is symptomatic of the same phenomenon in the broader organization studies community. Originality/value The paper addresses not only how CMS can become a more phronetic science but also the benefits of phronetic research for the broader organization studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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