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Enregistrement W2766400165 · doi:10.5465/ambpp.2017.17763abstract

Theorizing Profound Change in Bourdieu's Framework: Communities of Practice as Developing Fields

2017· article· en· W2766400165 sur OpenAlexaff
Thierry Gateau, Laurent-Mehdi Chokri, Filippo Furri

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitusSituatedTransformative learningSociologyCommunity of practiceInstitutionalisationPractice theoryIdentity (music)Field (mathematics)NegotiationSituated learningEpistemologyPower (physics)Perspective (graphical)PedagogyPolitical scienceSocial scienceCultural capitalComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building on the theory of the field’s tension between structure and individual behavior, reproduction and change, we try to identify and follow the mechanisms behind the emergence of alternative practices. Situated learning and community of practice (Lave & Wenger, 1991; Brown & Duguid, 1991; Wenger, 1998) seems to open a path to approach this question alongside other recent works (Landley et al., 200; Mutch, 2003; Huzzard, 2004) suggesting power is a key concept to understand transformative dynamics. Dominating structures challenge the stability of communities, so do the presence of outsiders carrying their antecedents, struggling and negotiating transferable component of identity. In this regard, we seek to highlight that some communities of practice and their interactions with outer communities, in a wider perspective, can act like triggers and create new fields or subfields. They are “protofields”, social entities we describe as a community bounded by an emerging habitus. We suggest that integrating the Bourdieu’s framework to situated learning theory and community of practice provide a tool to understand the construction, evolution and institutionalization of alternative practices.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,417
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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