MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4241017064 · doi:10.32920/ryerson.14637003

Applying Habermas’ validity claims as a standard for critical discourse analysis

2021· preprint· en· W4241017064 sur OpenAlexaff
Wendy Cukier, Robert Bauer, Catherine A. Middleton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRationalityOperationalizationCritical discourse analysisVariety (cybernetics)IdeologySociologyEpistemologyDiscourse analysisManagement scienceComputer scienceLinguisticsPolitical scienceArtificial intelligencePoliticsLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been proposed that the theory and practice of information systems development could benefit from a more explicit consideration of concepts of rationality. Habermas’ communicative rationality has been proposed as an approach to improve the conditions for rational discourse in systems development, thereby improving outcomes (Klein and Hirschheim 1991), and applied at the project level (Ulrich 2001) and to specific episodes of managerial communications (Ngwenyama and Lee 1997). At the same time, it is understood that societal discourses and ideologies shape the external environments of organizational decision making. A variety of approaches has been proposed to analyze these discourses including qualitative techniques for reading or interpreting texts, artifacts, and social practices (Philips and Hardy 2002). This paper examines the way in which Habermasian validity claims can provide an explicit and ethical standard for critical discourse analysis in order to reveal the distortions that shape the institutional environments of technology decision making. It offers an approach to operationalizing Habermas’ validity claims for an analysis of media texts related to a case study involving learning technology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInformation Systems Theories and ImplementationTravaux en français237 207