From reductive to generative crisis: businesspeople using polysemous justifications to make sense of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Both lay understandings of crisis moments and influential psychological models of cognition in times of uncertainty emphasize how crises limit thinking. Conversely, scholars as diverse as Foucault, Swidler, Bourdieu, and Butler have elaborated generative conceptions of crisis, which specify crises as moments of change, transformation, and heightened cognition. The research presented here takes up the question of how crises become thinkable, as actors gradually make sense of a newly uncertain context. Against a backdrop of polarization on the topic, in-depth interviews with 60 businesspeople navigating the coronavirus pandemic show that they see public health and economic well-being as interrelated. This has important effects on how businesses interpret and implement government directives and public health guidelines, from choosing to close before being mandated to do so, to staying closed even when allowed to reopen. Taken together, these findings substantiate generative models of crisis while drawing attention to the polysemous justifications elaborated by actors as they navigate shifting cultural and social scaffoldings.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,058 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».