Constructing and Sustaining Counter-institutional Identities
Notice bibliographique
Résumé
How do individuals and collectives construct and sustain identities that run counter to dominant institutions? We develop the notion of counter-institutional identity as involving individual and collective constructions of ‘who we are’ that are in strong opposition to dominant values and principles in the field, diverge from roles that are established through socialization and training, and involve practices that are proudly construed in direct contrast to field norms. We draw on findings from a comparative case study of Assertive Community Treatment (ACT) teams to theorize about the identity work of groups and individuals that enables and constrains counter-institutional identity constructions. We develop a cross-level process model of encapsulation in which authoritative texts (or prescriptive documents) play a role in sanctioning and enhancing counter-institutional identities. The model shows how rigorous positioning against ‘who we are not’ (an “identity foil”) through practices of oppositional identity work are combined with practices of relational identity work that reinforce counter-institutional identities by positively valuing ‘who we are’ as superior to the foil. These practices are crucial to understanding how and why counter-institutional identities are created and sustained.
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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 | 0,022 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,044 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».