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Enregistrement W2977377824 · doi:10.1111/joms.12535

Preserving a Professional Institution: Emotion in Discursive Institutional Work

2019· article· en· W2977377824 sur OpenAlexaff
Elizabeth Goodrick, Lee C. Jarvis, Trish Reay

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionArgument (complex analysis)UnpackingInstitutionArgumentation theoryInstitutional theorySociologyWork (physics)Discourse analysisField (mathematics)Social psychologyPublic relationsPsychologyPolitical scienceEpistemologySocial scienceLinguisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We studied the discursive institutional work written by pharmacy leaders as part of a larger institutional project to preserve the institution of pharmacy. Our analysis of monthly editorials printed in the Journal of the American Pharmacists Association from 1960 to 2003 shows how different discrete emotions were systematically incorporated in specific rhetorical argument structures over the course of an institutional project. In contrast to previous research, we show how discursive institutional work that is directed to members of the same specific social group (e.g., a profession) can vary over time in response to significant events and changes in practices of the target audience. Our longitudinal study shows that the relative frequency of argument types, the incorporation of emotion, and the content of rhetorical argumentation changed over time. We contribute to theory about the role of emotions in discursive institutional work by unpacking the role of discrete emotions and showing how such discourse evolves over time in concert with field conditions.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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