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Enregistrement W2124582931 · doi:10.1177/1742715014543578

Distributing leadership across people and objects in a collaborative research project

2014· article· en· W2124582931 sur OpenAlexaff
Chantale Mailhot, Stéphanie Gagnon, Ann Langley, Louis-Félix Binette

Notice bibliographique

RevueLeadership · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)SociologyMeaning (existential)Action (physics)Shared leadershipPragmatismFrame (networking)Public relationsWork (physics)Object (grammar)Knowledge managementEpistemologyTransactional leadershipComputer sciencePolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines how distributed leadership involving actor–object couplings may contribute to coordinated action across disparate thought worlds. We draw on ideas from French pragmatist sociology and on a case study of a successful collaborative research project involving participants from academia, government and practice settings to show how various kinds of objects (including material artifacts, more abstract concepts and human-material assemblages such as committees and procedures) come to participate in the leadership practices of multiple individuals, allowing the connection among different worlds. We suggest that adjustments between groups involved in collaborative work do not necessarily occur through the sharing of a common vision but through the ability of leaders to translate projects in terms that can be appreciated by the groups that must be mobilized. These translation activities are distributed widely between leaders and objects that co-construct each other. Objects frame action and give meaning to people, participating in the construction of leaders' roles.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0130,021
Communication savante0,0130,013
Science ouverte0,0020,020
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,167 · 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.

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

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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