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Enregistrement W1964461535 · doi:10.1177/0018726708093906

Drinking beer and understanding organizational culture embodiment

2008· article· en· W1964461535 sur OpenAlexaff
Maria Tereza Flores-Pereira, Eduardo Davel, Neusa Rolita Cavedon

Notice bibliographique

RevueHuman Relations · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésOrganizational cultureOrganizational studiesEmbodied cognitionOrganizational learningImmediacySociologyPsychologyOrganization developmentExperiential learningReflexivityPerspective (graphical)PerceptionOrganizational commitmentEthnographyEpistemologySocial psychologySocial scienceKnowledge managementPublic relationsPedagogyAnthropologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although organizational researchers have gained in terms of different perspectives of thought and reflexivity regarding the subject of organizational culture, they have neglected studying the embodied dimension of organizational culture. The purpose of this article is to use embodiment perspective to enlighten understanding of organizational culture. We do that by giving special attention to: a) a pioneering empirical anthropological study that deals with the culture—embodiment relationship and b) an organizational ethnography in which work colleagues engage in the after-work beer drinking ritual. This double emphasis suggests that organizational life become first meaningful in the experiential immediacy of employees and organization. In this very moment organizational culture signification is not yet representational, but perceptual. Thus, the main contribution of this research is to show that organizational culture is more than a cognitive-representational abstraction: it is also a perceptual-embodied experience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeQualitatif
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

Citations67
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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