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Enregistrement W3036280337 · doi:10.1177/0893318920934890

Collective Sensemaking Around COVID-19: Experiences, Concerns, and Agendas for our Rapidly Changing Organizational Lives

2020· article· en· W3036280337 sur OpenAlexaff
Keri K. Stephens, Jody L. S. Jahn, Stéphanie Fox, Piyawan Charoensap-Kelly, Rahul Mitra, Jeannette Sutton, Eric D. Waters, Bo Xie, Rebecca J. Meisenbach

Notice bibliographique

RevueManagement Communication Quarterly · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensemakingSociologyPublic relationsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Work (physics)Privilege (computing)PandemicPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0390,050
Communication savante0,0240,017
Science ouverte0,0030,025
Intégrité de la recherche0,0060,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations131
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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