Resisting Colonialism: Indigenous Challenges to the Rhetorical History of a Canadian Conglomerate
Notice bibliographique
Résumé
Suddaby et al. (2010) have persuasively argued that rhetorical history can be an important source of competitive advantage for firms. These authors hold that the stories that firms tell about their histories help them to achieve their objectives. This paper uses the experience of Canada's Hudson’s Bay Company (HBC), to refine our understanding of how corporate historical narratives are modified in response to pressure from social activists. Founded in 1670, the HBC is one of the oldest firms in the Western world. Since the start of the twentieth century, the organization has referred frequently to its history in its communication with consumers, workers, and other stakeholders. Since the 1960s, the HBC’s rhetorical history strategy has been adapted in response to profound changes in how Canadians remember their national past. The paper documents how the HBC responded to Indigenous social activists who contested the firm’s version of history by creating their own counter- narratives. As we show, the HBC preserved the credibility and thus usefulness of its historical narratives by changing them in response to shifts in the historical culture in which it was embedded. At the conclusion of the paper, the implications of our research for researchers and practitioners in diverse societies will be established.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,051 | 0,038 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».