Investigating the making of organizational social responsibility as a polyphony of voices: A ventriloquial analysis of practitioners’ interactions
Notice bibliographique
Résumé
Though studies increasingly suggest nurturing a polyphonic and conflict-centered understanding of organizational social responsibility—referred to as CSR here—little is known about which voices make a difference (how and with what effect) when practitioners discuss CSR matters. Similarly, more work is needed on what and how tensions emerge in CSR planning, and how conflicts are addressed. By analyzing conversations with a ventriloquial framework, this research shows that CSR unfolds as different elements of a situation voice themselves as concerns. As the voices of these elements support seemingly incompatible actions, visibility, coherence, and performance tensions surface in interactions. Given that doing CSR consists in responding to concerns and conflicts originating from them, the needs practitioners experience may prompt them to (re)negotiate alternatives for action, balance diverging requests, and/or silence pressing issues to benefit other interests. This study enriches the understanding of CSR as polyphony by unveiling the centrality of voice inclusion–exclusion dynamics in how practitioners try to respond to the (ethical) value of the many conflict- and uncertainty-causing courses of action that manifest in interactions. It also provides insights on the nature of voice mobilization processes, which boost the ventriloquial perspective on organizing. Ultimately, by identifying the making of CSR as unfolding in interplays of voice invitation, mitigation, and shelving, it enhances CSR research by inviting scholars to spotlight more the variability and poly-dimensionality of doing CSR.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».