Crowd-Based Accountability: Examining How Social Media Commentary Reconfigures Organizational Accountability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Organizational accountability is considered critical to organizations’ sustained performance and survival. Prior research examines the structural and rhetorical responses that organizations use to manage accountability pressures from different constituents. With the emergence of social media, accountability pressures shift from the relatively clear and well-specified demands of identifiable stakeholders to the unclear and unspecified concerns of a pseudonymous crowd. This is further exacerbated by the public visibility of social media, materializing as a stream of online commentary for a distributed audience. In such conditions, the established structural and rhetorical responses of organizations become less effective for addressing accountability pressures. We conducted a multisite comparative study to examine how organizations in two service sectors (emergency response and hospitality) respond to accountability pressures manifesting as social media commentary on two platforms (Twitter and TripAdvisor). We find organizations responding online to social media commentary while also enacting changes to their practices that recalibrate risk, redeploy resources, and redefine service. These changes produce a diffractive reactivity that reconfigures the meanings, activities, relations, and outcomes of service work as well as the boundaries of organizational accountability. We synthesize these findings in a model of crowd-based accountability and discuss the contributions of this study to research on accountability and organizing in the social media era.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle