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Enregistrement W2048597650 · doi:10.1177/1056492606291199

Using Knowledge in Management Studies

2006· article· en· W2048597650 sur OpenAlexaff
Karen Golden‐Biddle, Karen Locke, Trish Reay

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Inquiry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituatedTypologyCitationContext (archaeology)Knowledge baseFoundation (evidence)EpistemologyKnowledge managementEmpirical researchSociologyComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligenceHistoryLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We know little about the impact of prior scholarly work. Focusing on citation frequency, studies have overlooked the question of how prior work is used. The authors argue for the development of a richer empirical foundation on which to base discussions of impact; its creation requires a situated and relational methodological approach incorporating an assumption of citation heterogeneity and comparative analyses of citation content in context with that of the referenced focal article. Conceiving focal articles as architectures of knowledge claims, the authors examine how knowledge from three award-winning articles is subsequently used during a 6-year period in 489 citations. Analyses generate a typology of prior knowledge use in citing and also disclose differences in prior knowledge use in each focal article. This situated and relational examination provides a more nuanced understanding of how prior work shapes ongoing knowledge development.

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)0,072
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0160,017
Études des sciences et des technologies0,0050,027
Communication savante0,0230,029
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0040,003
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations45
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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