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Enregistrement W4311640511 · doi:10.1177/01708406221145655

Balancing Breadth and Depth in Qualitative Research: Conceptualizing performativity through multi-sited ethnography

2022· article· en· W4311640511 sur OpenAlexaff
Ajnesh Prasad, Masoud Shadnam

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformativityPerformative utteranceOperationalizationSociologyEthnographyEmpirical researchEpistemologyField (mathematics)Qualitative researchAestheticsSocial scienceAnthropologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While performativity, as a theoretical concept, has gained much purchase in the field of management and organization studies (MOS), there remains a dearth of empirical work operationalizing the idea. In this article, we argue that empirical studies on performativity in organizational settings have been scarce mainly due to two methodological challenges: (1) the problem of breadth, and (2) the problem of depth. In terms of breadth, to study how a cultural/symbolic construction becomes performative, researchers need to follow threads of meanings and practices that stretch in time and space beyond the scope of what most methodologies afford. In terms of depth, studying performativity requires an in-depth, contextualized understanding of how people live in and through the symbolic world, which few methodologies possess the analytical resources to unravel. We offer multi-sited ethnography as a promising methodological approach that has the potential to concomitantly overcome both challenges. Through a vignette of a study that one of the authors conducted in the Occupied Palestinian Territories, we illustrate how multi-sited ethnography enables empirical research on performativity in MOS.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
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
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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