MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220783886 · doi:10.1287/orsc.2022.1593

Settlement Constellations and the Dynamics of Fields Formed Around Social and Environmental Issues

2022· article· en· W4220783886 sur OpenAlexaff
Sean Buchanan, Charlene Zietsma, Dirk Matten

Notice bibliographique

RevueOrganization Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologySettlement (finance)ConstellationField (mathematics)Organizational fieldOrganizational theorySociologyOrganizational structureEconomic geographyPolitical scienceInstitutional theorySocial scienceBusinessGeographyEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Firms are increasingly responding to social and environmental issues in highly complex and heterogeneous organizational fields that transcend national boundaries. Yet, we still have a limited understanding of how these fields are structured and the implications of structural variation on how issues are addressed over time. We advance theory in this area by arguing that issue fields are characterized by varying settlement constellations that structure these fields. We develop a typology of three settlement constellations—unified, fragmented, and bifurcated—and describe their impact on field structure and the challenges they raise for addressing field-defining issues. We then theorize the evolution of fields with different settlement constellations and explain how and why constellations are sustained over time as well as when they may change. Our paper helps advance theory on organizational fields, private regulation, and firm responses to social and environmental issues. More broadly, our paper highlights the unique position of organizational and institutional scholars to examine complex social and environmental issues, or “grand challenges.”

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0080,021
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOrganization ScienceMême sujetManagement and Organizational StudiesTravaux en français237 207