Overlooked Ties: An Examination of Neglected, Rare, or Special Relationships in Org Networks
Notice bibliographique
Résumé
When one thinks of a network tie, a certain prototypical image comes to mind: a relationship where interaction is fairly frequent, active, positive, and largely routine. Most social network research examines such ties. Yet the literature has increasingly identified certain types of ties that do not necessarily fit this standard mold, such as dormant ties or negative ties, which may actually have an outsized influence beyond their numbers. Sometimes these overlooked ties are neglected and/or taken for granted but are actually much more common than can be explained by existing network theories or studies. Sometimes they are rare but provide insights into helping us to understand organizational relationships more generally. And sometimes they are special in terms of providing instrumental value or enhancing well-being beyond what is typical for most ties. This symposium is designed to bring to light these new and interesting types of relationships, with an eye towards integrating them conceptually into the field’s broader understanding of how social networks operate in practice. The Tie Over Time: Meaning, Memory, and Temporal Form Author: Jason Rekus Ross; U. of Kentucky Author: Ajay Mehra; U. of Kentucky Author: Daniel Z. Levin; Rutgers U. Author: Jorge Walter; George Washington U. Author: Stephen P. Borgatti; U. of Kentucky A Blessing in Disguise? Power, Imagined Ties, and Downstream Consequences Author: Velvetina Siu Ching Lim; UCL School of Management Author: Blaine Landis; U. College London Author: Clarissa Cortland; UCL School of Management Author: Robert Wilhelm Krause; Gatton College of Business and Economics, U. of Kentucky Maintaining Ties in Creative Work: The Separation Practices of Chef Protégés From Their Mentors Author: Daphne Ann Demetry; McGill U. Author: Rachel Doern; U. of London, Goldsmiths College What’s So Hard About Staying in Touch? Unpacking Tie Maintenance Author: Ye Jin Park; NYU Stern Author: Ko Kuwabara; INSEAD
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».