Moral judgements as organizational accomplishments : insights from a focused ethnography in the English healthcare sector
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we aim to deepen our understanding of judgments in organizations. Whilst previous studies have underscored the situated nature of individual judgments exercised by e.g. leaders or managers, our research focuses on how judgments emerge as organizational responses to recurrently emerging moral dilemmas. Accordingly, we study a setting—decision practices in the English healthcare sector—where moral puzzles (to fund or not to fund healthcare for apparently atypical patients) demand ongoing attention and systemic handling. We conducted (and present findings of) a focused ethnography of the ways expert decision-making panels in three health authorities confronted, engaged, and coped with morally perplexed situations. The moral perplexity there lay in that panels were called upon to prudently and demonstrably determine whether a particular patient deserved or not exceptional investment; and do so by taking into consideration the healthcare needs and rights of all patients under the same health system. By adopting a practice perspective (Schatzki, 2002), we develop an analytical account of the effortful accomplishments (sociomaterial activities or intertwined “projects” in practice theory terms), which enabled the recurrent collective exercise of judgments in accordance with publicly recognizable moral expectations—namely notions of fairness. Our main contribution lies in conceptualizing the work of rendering moral judgments as organized pursuits possible and meaningful and hence in complementing current “ecological understandings” of individual judgment-making in organizations.
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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 | 0,015 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».