Looking desperately for courage or how to study a polysemic concept
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this article is to propose an approach using mixed methods appropriate for studying polysemic concepts. Design/methodology/approach Anchored in cognitive approaches, the methods relied on a generally applicable conceptual framework, on cognitive mapping for an intellectualized conception, and on in‐depth interviews for an experiential conception on different participants’ judgments of managerial courage within the same context. Findings The mixed methods approach allowed the study first, to uncover two kinds of managerial courage. Second, while the intellectualized conceptions led to the enumeration of a greater number of positive consequences for third parties, the conceptions resulting from recollections of experiences focused more on the consequences for the protagonist. Third, the conceptual framework allowed the authors to distinguish between the results obtained from the two distinct data collection methods: the moral dimension, present in the more intellectualized cognitive maps, was largely absent from the consequences identified by participants in the conception of managerial courage resulting from experience. Originality/value This approach has provided two original methodological contributions. The first is the development of a widely applicable conceptual framework useful for studying polysemic concepts and for treating data generated by both approaches. The second is the distinction between conceptions of courage obtained from cognitive maps and those obtained through semi‐structured, in‐depth interviews, highlighting the complementarity of the chosen methods.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».