Tracing Trajectories: Analyzing and Visualizing Unfolding Sequences of Action
Notice bibliographique
Résumé
Scholars are paying increasing attention to trajectories of action as a way to study how organizational process emerge, change, and evolve. Trajectories include both the sequences of action that unfold over time as well as the interactions that shape the course of those actions. Although a trajectory approach is a powerful way to examine organizational processes, it is often difficult to collect the fine-grained process data necessary to construct trajectories, and it can be challenging to analyze and visualize trajectories. In this symposium, we argue that trajectories are a generative but underused approach for examining organizational processes. We bring together a group of scholars with expertise in trajectory-based research to present some of their own research, with the hope that this set of presentations will act as a jumping off point for a broader discussion of how studying trajectories might enhance our knowledge of organizational processes. Managing a real-world unexpected event: Trajectories of routine and non-routine activities Presenter: Marlys K. Christianson; U. of Toronto Presenter: Serena Sohrab; U. of Ontario Institute of Technology Presenter: Mary J. Waller; Texas Christian U. Fluid and stable mapping: Trajectories of team action patterns and adaptive outcomes Presenter: Sjir Uitdewilligen; Maastricht U. Presenter: Mary J. Waller; Texas Christian U. Presenter: Ramon Rico; U. of Western Australia Behind the curtain: Tracking the nested trajectories of stage management teams Presenter: Marzieh Saghafian; Schulich School of Business Presenter: Mary J. Waller; Texas Christian U. Presenter: Seth A. Kaplan; George Mason U. Presenter: Wendy Reid; HEC Montreal Visualizing clinical trajectories with ThreadNet Presenter: Brian T. Pentland; Michigan State U.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».