The problem of agency; how humans act, how machines act
Notice bibliographique
Résumé
A long-standing debate in the IS literature concerns the relationship between technology and organization. Is it technology that acts on organizations, or humans that determine how technology is used? Proposals for a middle way between the extremes of technological and social determinism have been put forward based on Giddens’ structuration theory, and, more recently, from actor network theory. The two theories, however, may be seen to adopt rather different, and potentially incompatible, views of agency (action). Thus, structuration theory sees agency as a uniquely human property, whereas the principle of general symmetry in actor network theory implies that machines may also be actors (agents). This rather fundamental disagreement may be characterized as the problem of agency. At the empirical level the problem of agency was played out in a Canadian telecoms company adopting an ERP system. Was it the mangers and unions (the human agents) that were determining the trajectory of the organization, or did the ERP system also play a role? This paper argues that neither structuration theory or actor network theory offers a particularly convincing account of the interplay of human and machine agency in this case. Since they cannot easily be combined, IS researchers need to develop more convincing theories which are focused on organization and IT. Some guidelines for this development are offered.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».