<i>Forrest Gump’s</i> Contribution to Research Methodology: An Analogy for Organizational Culture and Some Musings on How to Write about Comparisons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When the fictional character Forrest Gump said: “Life is like a box of chocolates,” he offered an intriguing insight into at least one aspect of human existence. However, in creating his analogy he likely fell into a trap that sometimes ensnares social science researchers. For example, since the 1950s authors in disparate academic and professional genres have used metaphors/analogies to better understand organizational culture and create imagery encapsulating its key components. However, this essay argues that this genre is not always associated with methodological rigor. Problems include: metaphors/analogies are often employed without associated rationale; and, authors define their object of analysis in overly broad ways and/or fail to specify an agenda. This article explores these limitations in their historical context and offers a strategy for remedying them, a strategy with implications for scholarly written communication. Identified problems and a proposed solution are somewhat generic and are therefore relevant wherever analogies are used.
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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 | 0,026 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,047 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».