Data and Organization Studies: Aesthetics, emotions, discourse and our everyday encounters with data
Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing “data imperative” and “fetishization of data” across organizational contexts, critical scholars have adhered to a set of normative understandings for how people experience and engage with data and datafication in and around organizations: namely, as numbers and statistics that are “captured”, interpreted, and operationalized. In reality, however, data and datafication are experienced within organizational life in a multiplicity of ways that often have very little to do with numbers and statistics. In this essay, we shift our attention to these less overt and less examined ways in which data and datafication shape organizational life—specifically, the aesthetic, emotional, and discursive aspects of our everyday encounters with it. By attending to the multiple, complex, and nuanced entanglements of data and organization, organizational scholars will be better equipped to navigate the increasingly fraught terrain between technocratic data worship and anti-science politics that characterize the current political moment. In doing so, we hope to contribute to a more politicized, historicized, and democratized data studies that can support movements for social, economic, and ecological justice.
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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 | 0,027 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,085 |
| Communication savante | 0,028 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».