MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2901307373 · doi:10.3917/mana.212.0705

From boat to bags: The role of material chronotopes in adaptive sensemaking

2018· article· en· W2901307373 sur OpenAlexaff
Geneviève Musca Neukirch, Linda Rouleau, Caroline Mellet, Frédérique Sitri, Sarah De Vogüé

Notice bibliographique

RevueM n gement · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensemakingMateriality (auditing)SociologyContext (archaeology)Cognitive reframingAestheticsStructuringEpistemologyMeaning (existential)EthnographyHistoryAnthropologyPsychologyArtSocial psychologyArchaeologyPolitical sciencePhilosophyPublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In following a material turn in communications, this paper explores how adaptive sensemaking in an extreme context is materially framed and reframed through both time and space. By drawing upon an ethnographic study of the Darwin Expedition, the paper examines in fine-grained detail what Weick (1993) would call a "cosmology episode": during Days 9 and 10 of this expedition, climbers felt that their universe was no longer rational or ordered. A discursive analysis reveals that the "boat" and "bags" had become two central "material chronotopes", through which meaning-making was being collectively reframed once the sense had collapsed. This work assesses the accounts surrounding both objects and moreover explains their roles in prompting the expedition team to reframe core meanings and enact a radical shift in sensemaking. The conclusion discusses the contribution of chronotopes in frame-shifting and the importance of focusing on the central objects structuring the collective sensemaking process in order to yield a better understanding of the role of materiality in an extreme context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,032
Communication savante0,0100,015
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueM n gementMême sujetInnovative Human-Technology InteractionTravaux en français237 207