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Enregistrement W2325560718 · doi:10.1177/0007650315576149

Embodied Multi-Discursivity

2015· article· en· W2325560718 sur OpenAlexafffund
Kim Poldner, Paul Shrivastava, Oana Branzei

Notice bibliographique

RevueBusiness & Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensWestern UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesIvey Business School, Western University
Mots-clésEntrepreneurshipEmbodied cognitionSustainabilityVariety (cybernetics)Construct (python library)SociologyEpistemologyPolitical scienceComputer scienceEcologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable entrepreneurship is a vital and growing area of entrepreneurship studies. Although charged with multiple potentially conflicting discourses, sustainable entrepreneurship is usually viewed from a binary logic of business versus sustainability. This article uses an aesthetic process approach to sustainable entrepreneurship to move beyond this binary logic and unearth the tensions between multiple discourses. The authors introduce the construct of embodied multi-discursivity that addresses this issue methodologically as well as conceptually. By combining discourse analysis with aesthetic inquiry, the article pushes the boundaries of “traditional” qualitative methods. The aim is to encourage sustainable entrepreneurship scholars to expand their methodological horizon to capture the emotionally charged, value-laden processes they study. Embodied multi-discursivity shows how multi-discursive processes of entrepreneurship come into being, how they are disrupted, and how they can break into a duality that ignores the variety of discourses. The authors conclude by drawing some implications for sustainable entrepreneurship.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations48
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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