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Enregistrement W1969456993 · doi:10.1177/0170840614563742

Tackling Grand Challenges Pragmatically: Robust Action Revisited

2015· article· en· W1969456993 sur OpenAlexaff
Fabrizio Ferraro, Dror Etzion, Joel Gehman

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésPragmatismGrand ChallengesSociologyParticipatory action researchEpistemologyCitizen journalismAction (physics)Action researchGrand strategyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we theorize a novel approach to addressing the world’s grand challenges based on the philosophical tradition of American pragmatism and the sociological concept of robust action. Grounded in prior empirical organizational research, we identify three robust strategies that organizations can employ in tackling issues such as climate change and poverty alleviation: participatory architecture, multivocal inscriptions and distributed experimentation. We demonstrate how these strategies operate, the manner in which they are linked, the outcomes they generate, and why they are applicable for resolving grand challenges. We conclude by discussing our contributions to research on robust action and grand challenges, as well as some implications for research on stakeholder theory, institutional theory and theories of valuation.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,093
Communication savante0,0150,031
Science ouverte0,0050,020
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations1 272
Publié2015
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Résumé présentoui

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