Notice bibliographique
Résumé
If the Arctic is screaming, it's hard for management studies to hear.A search using the word 'Arctic' in the archives of the Academy of Management Journal, Academy of Management Review, Organization Studies, Organization Science, Administrative Science Quarterly reveals a blank space.Maybe you haven't noticed -this isn't a premiere destination for management school faculty.But its absence keeps us -a Canadian and Russian transdisciplinary team -awake at night.Russians refer to the Arctic (ffhrnbra) as 'RhaØybØ edeh' (Far North) and 'þagjkzhüe' (Beyond the Pole).Canadians call it the 'Great White North'.The Saami, Nenets, Khanty, Evenk, Chukchi, Aleut, Yupik and Inuit call the Arctic 'home'.The oil and gas industry call it the 'Last Frontier'.But management scholars don't tend to call it anything.We seek to change that.This may not be easy.Like any discipline, management scholars have well-trodden paths, and ours rarely goes north of 608.Yet scientists from other disciplines (oceanography, biology, ecology, climate, anthropology, glaciology) love the thrill of the remote.From our own experiences and through shared storytelling, we recognize that research in the Arctic is not for the fainthearted.We know numerous scientists who got stranded, faced polar bears, survived submarine fires under the ice and helicopter crashes on land.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».