Who Am I and What Should I Do? Identities and Moral Orders in Canadian and Finnish Business Research
Notice bibliographique
Résumé
What kind of research should be done in business schools? This has been debated since business school faculty started to conduct research, but a lengthy debate has centered on the 'rigor versus relevance' of business school research, as well as on the appropriateness of different research modes. We pursued this question at the micro level, investigating what kind of narratives business school researchers themselves follow and what kind of identity positions are available to them to adopt. Comparing the narratives and identity positions of researchers in two different contexts-Canada and Finland-through a qualitative analysis of interview transcripts, we found more contextual and local variation than what the rigor versus relevance debate and the studies on the business school research modes suggest, but also dominant forms of research appreciated more than others within local moral orders. We identify and analyse four different narratives and identity positions of Canadian and five of Finnish business research. These construct different moral orders in each context, shaping the kind of knowledge produced and how business school researchers find meaning in their work. Implications for both the researchers and the school administrators and funding agencies are discussed.
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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 | 0,028 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,074 | 0,068 |
| Communication savante | 0,024 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».