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Enregistrement W2115442356 · doi:10.1177/0011392111419750

Professions, organizations and the state: Applying the sociology of the professions to the case of management consultancy

2011· article· en· W2115442356 sur OpenAlexaff
Daniel Muzio, Ian Kirkpatrick, Matthias Kipping

Notice bibliographique

RevueCurrent Sociology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfessionalizationContext (archaeology)SociologyState (computer science)Public relationsKnowledge baseEngineering ethicsSocial scienceManagementPolitical scienceEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the recent literature on knowledge-based occupations it is frequently noted that some groups, such as management consultants, have been far less successful than others in developing a system of professional regulation and organization. This is generally attributed to the functional characteristics of their knowledge base, which is too elusive, fuzzy and perishable to sustain traditional professionalization projects. It is also suggested that these groups have little interest in becoming professions and have relied instead on alternative occupational strategies. In this article, drawing on a range of secondary sources, the authors highlight certain limitations of this account and offer an alternative. Focusing on the historical development of professional associations in the context of management consulting in the UK, the authors illustrate the role played by the state and large firms in undermining efforts to professionalize. A key contribution of the article is to highlight the need for a more inclusive approach to understanding why new knowledge-based occupations have failed to professionalize, one that gives more weight to the historical context and the role played by other key actors in shaping change.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0140,070
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeQualitatif
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

Citations77
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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