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Enregistrement W2585138705 · doi:10.5465/amle.2017.0023

<i>Special Section On Ethics in Management Research:</i>Norms, Identity, and Community in the 21st Century

2017· article· en· W2585138705 sur OpenAlexaff
Benson Honig, Joseph Lampel, Donald S. Siegel, Paul L. Drnevich

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Learning and Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsIdentity (music)Section (typography)SociologyCompetition (biology)Special sectionEngineering ethicsBusiness ethicsPolitical scienceBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth in research on management has been accompanied by awareness of ethical problems that pose a serious threat to the integrity of our publication process, and the soundness of our knowledge base. This Special Section in AMLE analyzes the forces that give rise to research practices that violate espoused research norms and presents remedies that can curtail these practices. In this opening article, we review key points raised by the articles in this Special Section, but also explore some of them in greater depth. We open with a discussion of how escalating competition for scarce publication space is shaping ethical choices, creating an environment in which many researchers believe that the playing field is tilted against them. We then examine how growth exacerbates competitive pressures, leading to weakening of community cohesion. This in turn undermines research norms, with adverse impact on professional identity. Our attention next turns to the ethical challenges confronting editors and reviewers. We argue that these gatekeepers also experience pressures that constrain their ability to oversee the publication process diligently and fairly. We conclude with a summary of the four articles that make up the Special Section.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,440
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,092 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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