Challenges in Conducting Empirical Work Using Structuration Theory: Learning from IT Research
Notice bibliographique
Résumé
Giddens’s structuration theory is increasingly used as an alternative approach to studying numerous organizational phenomena. However, the applicability of Giddens’s concepts is not without difficulties because of two main challenges. First, structuration theory is complex, involving concepts and general propositions that operate at a high level of abstraction. Second, structuration theory is not easily coupled to any specific research method or methodological approach, and it is difficult to apply empirically. Arguing that structuration theory is a valuable framework for a rich understanding of management, organization and related subjects of inquiry, this paper aims to improve the application of structuration theory in empirical work by drawing on the experience in information technology (IT) research. It identifies patterns of use of Giddens’s theory in publications in the domain of IT, and then describes how IT researchers have attempted to address its major empirical challenges. The paper presents a repertoire of research strategies that might guide students of organization in dealing with three elements that are central to structuration theory: duality of structure, time/space and actors’ knowledgeability.
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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 | 0,434 | 0,623 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,034 |
| Communication savante | 0,029 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».