History and IS – Broadening Our View and Understanding: Actor–Network Theory as a Methodology
Notice bibliographique
Résumé
The call for historical research In IS, mirrored In other fields of business studies, Is an explicit recognition of the predominance of presentism in business research; the use of the past only to justify and validate current beliefs or inserting modern beliefs onto the past, rather than using the past to understand and reveal current assumptions and biases. There is freedom in severing time and centering ourselves and our artifacts (computer technology), looking to improve the future unburdened by the past. Yet, if that assumption is wrong, and the present is instead fluid and unstable because the past embedded in the present is tension filled and unresolved, this raises fundamental challenges to the work that we do, the value of that work to others, and is cause for reflection on our impact as educators. This paper demonstrates the merits of using Actor-Network Theory as a methodology for historical IS research, through its use in a Canadian case study. The study was prompted by the apparent resolution of a privacy controversy, involving personal motor vehicle registration information in the province of Alberta, through an appeal to something called ‘historical purposes and practices.’ Strangely, the purposes and practices were never identified. This begged the question, ‘what was the substance of this argument and how come it was successful?’ Tracing actual ‘purposes and practices,’ from the early 1900s to the present, reveals how historical, contextual understanding offers not only insights into, but can alter our very understanding of, the present.
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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 | 0,035 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,070 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».