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Enregistrement W2531750939 · doi:10.5465/ambpp.2016.63

David Defeating Goliath: Institutional Work of A Marginalized Actor Within Institutional Complexity

2016· article· en· W2531750939 sur OpenAlexaffabout
Sofiane Baba, Innan Sasaki

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Institutions
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationNegotiationInstitutional logicWork (physics)Unintended consequencesField (mathematics)Power (physics)Institutional theoryInstitutional changeIndigenousSociologyPolitical sciencePolitical economyPublic administrationSocial scienceLawComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of our study is to answer the following research question: how can marginal actors with limited resources and power achieve institutional change by creating and promoting their logic? Drawing on a historical-longitudinal case study of one of the most intense environmental controversy between an Indigenous Nation, and Hydro-Québec, in James Bay, northern Quebec, this paper makes three contributions to current discussions of institutional change and logics. First, we identify three strategic mechanisms - capacity-building, field expansion and changing own logic - through which marginalized actors are able to initiate and maintain the need for change despite continuous pressure from a strong, resourceful and legitimate competing logic. Second, responding to several calls for research on the unintended outcomes of the institutional work achieved, our research advances the conceptualization of institutional work accumulation. Third, our study shows that actors and the logics they convey are not static; rather, they are dynamic and evolve during the process while actors negotiate issues of competing logics and complexity.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,252
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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2016
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