Not All Identifications Are Created Equal: Exploring Employee Accounts for Workgroup, Organizational, and Professional Identification
Notice bibliographique
Résumé
Scholars are increasingly interested in understanding the content and process of employee identification. In this paper, I contribute to this discussion by performing a qualitative case study investigating the accounts employees provide as they make sense of their identification with their workgroup, organization, and profession. Analyses of accounts from 31 members of an architecture firm reveal nine explanations individuals use to make sense of their identifications, which can be categorized using four sensemaking logics: similarity, familiarity, benefits, and investment. The explanations that informants provided differed markedly across targets. Whereas individuals relied heavily on personal relationships, and that their work actually happens in their workgroup in their accounts of workgroup identification, organizational identification was often explained based on the ideology of the organization, the support provided by the organization, the prestige of the organization, and the input the individual had into the organization. In further contrast, accounts of professional identification rested on explanations based in professional archetypes, the enjoyment informants found in their work, and professional norms about the work/life interface. These findings suggest that individuals may construct their identifications differently across targets. I theorize that these patterns are a function of target proximity and the characteristics that distinguish between targets. These findings open up the black box of identification by providing insight into how individuals interpret information about workplace targets. In doing so, the findings illustrate how sensemaking about identification is the result of firsthand experiences with a target in addition to sensegiving.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».