Balancing Breadth and Depth in Qualitative Research: Conceptualizing performativity through multi-sited ethnography
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,114 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,039 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».