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Enregistrement W4381996954 · doi:10.1177/26317877231179232

Keep Your Eyes on the Prize: A goals-based approach to studying social movements in markets

2023· article· en· W4381996954 sur OpenAlexafffund
Jocelyn M. Leitzinger, Daniel Waeger

Notice bibliographique

RevueOrganization Theory · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTypologyMovement (music)Social movementAction (physics)Perspective (graphical)Political scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research on social movements and markets has thus far paid only scant attention to movement goals. In the few instances that goals are considered, the focus is on how goals provide a shared purpose to movement participants, and not on their substantive nature or ‘content’. In contrast, our review of the movements and markets literature suggests that the substantive nature of movement goals is critical because it provides a more comprehensive understanding of different market-based movements and their interactions with market actors – ultimately impacting the consequences for movements and their targets. We develop a social movement typology using a goals-based perspective to distinguish between three types of movement: alteration movements, whose goal is to alter or change the practices of markets or their actors; creation movements whose goal is to create new market categories as a means of addressing their grievances; and elimination movements whose goal is to eradicate or remove products, industries, or markets altogether. We propose that the relationship between these types of movement and market actors goes through a four-stage life cycle – emergence, action, interaction and settlement – and that initial variation in movement goals shapes differences in the movement–market relationship at each stage of this life cycle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0060,029
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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