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Enregistrement W2122400524 · doi:10.1177/1350508414534647

Building ‘Critical Performativity Engines’ for deprived communities: The construction of popular cooperative incubators in Brazil

2014· article· en· W2122400524 sur OpenAlexaff
Bernard Léca, Jean‐Pascal Gond, Luciano Barin Cruz

Notice bibliographique

RevueOrganization · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformativityNormativeSociologyActor–network theoryProcess (computing)Face (sociological concept)Critical management studiesNormative model of decision-makingBusinessEpistemologySocial scienceComputer scienceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although worker cooperatives offer an organizational model that critical management scholars could adopt to demonstrate the utility of their normative ideals, little is known about how academia can contribute to the creation of worker cooperatives. Building on the concept of performativity and the case of the Technological Incubators for Popular Cooperatives in Brazil, we provide an account of constructing incubators for worker cooperatives across multiple universities. Our study uncovers the challenges that scholars face in performing the model of worker cooperatives by cognitively embedding actors within both economic and cooperative principles through teaching. Our results clarify the role of feedback loops, knowledge circulation, and the building of ‘chains of translation’ in the concrete manufacturing of worker cooperatives, and we show how universities can help develop a multilevel, flexible, and complex support network that enhances the performativity of the worker cooperative model. We advance the concept of a ‘critical performativity engine’ to describe the process whereby the first method for incubating cooperatives was developed and then translated across settings.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,015
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations85
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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