Defining the Public Interest: The Use of Emotional Language in Institutional Work
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the role of emotional language in institutional work under conditions of institutional complexity. While prior research, mostly qualitative, has demonstrated that the use of emotional language plays a critical role in the creation and maintenance of institutions, the specifics about when, how, and with what effect, remain underexplored. Using a large dataset of textual da-ta, comprising the verbatim transcripts of more than 3,000 actors, we conducted three quantitative studies – using topic modeling, dictionary-based content analysis, and other statistical analyses –, that confirm and provide nuance to the current theory. First, by comparing the actors’ use of emo-tional language in mobilizing economic, environmental, or social concerns, we found no significant distinctions among these three concern categories. This challenges the idea that certain concerns have an emotional register that determines the use of emotional language. Second, while actors use more emotional language when the complexity of the institutional context intensifies, this relation-ship is stronger among actors engaged in disruptive institutional work. Third, we demonstrate that while the use of emotional language appears to enhance the effectiveness of disruptive institutional work, this effect is limited to specific concerns, such as those related to environmental issues and not social or economic issues.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».