Exploring the Use and Adoption of Workplace Automation through Metaphors: A Discourse Dynamics Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Organizational metaphors represent an important study area in the information systems (IS) field. In this paper, I review previous work on organizational metaphors in IS research and build on this work by proposing a discourse dynamics approach to metaphors as an alternative lens for conceptualizing and studying IS metaphors. With this approach, one can recast organizational metaphors from something that researchers commonly perceive as detached from the subjects they investigate—a view fixed in much IS thinking—to something that results from both language and the mind, that has a situational nature, and that individuals can deploy in flexible and dynamic ways. Drawing on in-depth focus group studies, I illustrate the discourse dynamics approach via analyzing metaphors that individuals made in describing workplace automation. With this study, I not only raise new questions in relation to theorizing about and analyzing organizational metaphors in IS research but also illustrate metaphors’ usefulness as a form of sense making to generate fresh insights into the implications that arise from adopting and using workplace automation that remain unnoticed if one used more conventional methods.
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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 | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».