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Enregistrement W4297994817 · doi:10.1111/joms.12875

Organizational Stigma: Taking Stock and Opening New Areas for Research

2022· article· en· W4297994817 sur OpenAlexaff
Bryant A. Hudson, Karen Patterson, Thomas J. Roulet, Wesley Helms, Kimberly D. Elsbach

Notice bibliographique

RevueJournal of Management Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)Public relationsOrganizational studiesSociologyOrganizational analysisPsychologyOrganizational commitmentSocial psychologyPolitical scienceBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since its introduction as a concept, organizational stigma has become central to explaining how organizations or industries become tainted, and how they overcome and manage such taint. In this introduction to the Special Issue on organizational stigma, we start by exploring the origins of the concept, providing basic definitions and reviewing the existing research on stigmatization, stigma transfer and experienced stigma. The papers in this issue flesh out our understanding of what causes organizational stigma and its implications at different levels. The remainder of this introduction takes stock of this recent work to explore future research opportunities around the micro‐ and macro‐foundations of organizational stigma, the links with scandals, controversies and other negative social evaluations and research methods. As the concept of organizational stigma reaches a new stage, we argue that its explanatory power can be harnessed to explore new and increasingly relevant phenomena and contexts.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
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

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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