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Enregistrement W3185617766 · doi:10.5465/ambpp.2021.13748abstract

Open Theorizing in Management and Organization Studies (WITHDRAWN)

2021· article· en· W3185617766 sur OpenAlexaff
Paolo Vincenzo Leone, Saku Mantere, Samer Faraj

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScripting languageDocumentationSociologyOrganization studiesEpistemologyKnowledge managementOrganizational theoryOpen scienceCode (set theory)Diversity (politics)CriticismComputer scienceEngineering ethicsPolitical scienceManagementEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore how open theorizing contributes to theory development within and across scholarly communities in management and organization studies. Open science precepts such as open data and open research material can foster open theorizing, enabling loosely coordinated researchers to develop theoretical explanations by drawing on each other's datasets, code scripts, notes, methodological protocols, auxiliary findings, and supplemental documentation. In social scientific, theory-intensive fields such as management and organization studies, open theorizing processes, however, can also take place through the sharing of framings, concepts, theoretical relations, and case examples; they can even happen via debates about values in research. By enacting the social epistemological principles of free criticism and diversity, these processes significantly affect theoretical vocabularies, promoting their concentration, extension, reinvigoration, and procreation. We examine how open theorizing can thus benefit theory development.

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)0,090
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0900,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0120,079
Communication savante0,0240,026
Science ouverte0,0030,021
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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