MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385191812 · doi:10.5465/amproc.2023.17017abstract

How are Today’s Workers Mobilizing to Address Social and Environmental Challenges?

2023· article· en· W4385191812 sur OpenAlexaff
Hadi Shaheen, Jean‐Baptiste Litrico

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsContext (archaeology)InsiderShareholderSocial movementSoftware deploymentWork (physics)Resistance (ecology)Political scienceBusinessCorporate governancePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study takes the context of bottom-up activism and explores the ways that today’s workers are mobilizing to address societal challenges. It comprises a qualitative comparative research design using process study to identify the practices through which internal activists attempt to influence their firms. Drawing from social movement literature, the work explores recent employee activists’ campaigns’ use of tactics, informational content in their claims, and tools to drive two organizations to address societal challenges. We identify two new insider activism tactics: shareholder resolutions and resignations. Findings also suggest that tactics change over time. Facing unmet demands, activists shift from institutionalized mechanisms of change to confrontational and disruptive tactics. Informational content in their confrontational claims reveals that workers expose internal knowledge about their firm’s market and non-market activities. We also identify two demand escalation strategies: horizontal and vertical, that can explain outcome variations. Theoretically, this suggests that employee activists today have more complex repertoires than initially thought. The deployment of these repertoires changes over time as activists are met with resistance from the firm. We also find that organizations may offer concessions but still sanction employees, suggesting a more nuanced view of organizational response to internal activism.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetRegulation and Compliance StudiesTravaux en français237 207