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Enregistrement W3135063371 · doi:10.1177/0893318921998078

How Artefacts Do Leadership: A Ventriloquial Analysis

2021· article· en· W3135063371 sur OpenAlexaffabout
Jonathan Clifton, Fernando Fachin, François Cooren

Notice bibliographique

RevueManagement Communication Quarterly · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistributed leadershipShared leadershipSociologyHuman interactionLeadership studiesHuman communicationProcess (computing)LeadershipActor–network theoryKnowledge managementEpistemologyLeadership stylePublic relationsPsychologySocial psychologyPolitical scienceComputer scienceCommunicationSocial scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date there has been little work that uses fine-grained interactional analyses of the in situ doing of leadership to make visible the role of non-human as well as human actants in this process. Using transcripts of naturally-occurring interaction as data, this study seeks to show how leadership is co-achieved by artefacts as an in-situ accomplishment. To do this we situate this study within recent work on distributed leadership and argue that it is not only distributed across human actors, but also across networks that include both human and non-human actors. Taking a discursive approach to leadership, we draw on Actor Network Theory and adopt a ventriloquial approach to sociomateriality as inspired by the Montreal School of organizational communication. Findings indicate that artefacts “do” leadership when a hybrid presence is made relevant to the interaction and when this presence provides authoritative grounds for influencing others to achieve the group’s goals.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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