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Enregistrement W2158460252 · doi:10.1080/10245280108523557

Texts and the ontology of organizations and institutions

2001· article· en· W2158460252 sur OpenAlexaff
Dorothy E. Smith

Notice bibliographique

RevueStudies in Cultures Organizations and Societies · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObjectificationSociologyReading (process)InstitutionLocalityScope (computer science)OntologyEthnographyPublic relationsEpistemologySocial sciencePolitical scienceComputer scienceLinguisticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the problem of how institutions and the phenomena called formal or large-scale organization exist—the problem of the ontology of organizations and institutions. It addresses this problem using an approach that has been developed as part of a sociology exploring the social from women's standpoint, from which standpoint the extra-locality and objectification of these forms of organization are problematized. For the most part, sociology formulates the phenomena of organizations and institutions in lexical forms of organization, institution, information, communication and the like, which suppress the presence of subjects and the local practices that produce the extra-local and objective. This paper argues that texts (or documents) are essential to the objectification of organizations and institutions and to how they exist as such. It suggests that exploring how texts mediate, regulate and authorize people's activities expands the scope of ethnographic method beyond the limits of observation; texts are to be seen as they enter into people's local practices of wrking, drawing, reading, looking and so on. They must be examined as they coordinate people's activities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,059
Communication savante0,0110,019
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations398
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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