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Enregistrement W1956895105 · doi:10.1111/j.1467-6486.2010.00990.x

Maintaining Legitimacy: Controversies, Orders of Worth, and Public Justifications

2010· article· en· W1956895105 sur OpenAlexaff
Gerardo Patriotta, Jean‐Pascal Gond, Friederike Schultz

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesUniversity of Nottingham
Mots-clésLegitimacyStakeholderProcess (computing)ModalitiesLaw and economicsPower (physics)Public relationsFace (sociological concept)Nuclear powerStakeholder engagementInstitutional theoryPolitical scienceBusinessSociologyPoliticsLawComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

abstract We build on Boltanski and Thévenot's theory of justification to account for the ways in which different stakeholder groups actively engage with discourses and objects to maintain the legitimacy of institutions that are relevant to their activity. We use this framework to analyse a controversy emerging from a nuclear accident which involved a large European energy company and sparked public debate on the legitimacy of nuclear power. Based on the findings, we elaborate a process model of institutional repair that explains the role of agents and the structural constraints they face in attempting to maintain legitimacy. The model enhances institutional understandings of legitimacy maintenance in three main respects: it proposes a view of legitimacy maintenance as a controversy‐based process progressing through stakeholders' justifications vis‐à‐vis a public audience; it demonstrates the role of meta‐level ‘orders of worth’ as multiple modalities for agreement which shape stakeholders' public justifications during controversies; and it highlights the capacities that stakeholders deploy in developing robust justifications out of a plurality of forms of agreement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0070,061
Communication savante0,0160,025
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations469
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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