Collective Sensemaking Around COVID-19: Experiences, Concerns, and Agendas for our Rapidly Changing Organizational Lives
Notice bibliographique
Résumé
Uncertainty is at the forefront of many crises, disasters, and emergencies, and the COVID-19 pandemic is no different in this regard. In this forum, we, as a group of organizational communication scholars currently living in North America, engage in sensemaking and sensegiving around this pandemic to help process and share some of the academic uncertainties and opportunities relevant to organizational scholars. We begin by reflexively making sense of our own experiences with adjusting to new ways of working during the onset of the pandemic, including uncomfortable realizations around privilege, positionality, race, and ethnicity. We then discuss key concerns about how organizations and organizing practices are responding to this extreme uncertainty. Finally, we offer thoughts on the future of work and organizing informed by COVID-19, along with a list of research practice considerations and potentially generative research questions. Thus, this forum invites you to reflect on your own experiences and suggests future directions for research amidst and after a cosmology event.
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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 | 0,020 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,050 |
| Communication savante | 0,024 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».