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Enregistrement W4385225323 · doi:10.5465/amproc.2023.11522symposium

Situation, Motivations, Cognition: Reconsidering the Fundamentals of Sensemaking

2023· article· en· W4385225323 sur OpenAlexaff
McKenzie Lloyd-Smith, Marlys K. Christianson, Michelle Barton, Samer Faraj, Claus Rerup, Timothy J. Vogus

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensemakingCognitionPsychologyEpistemologyCognitive scienceCognitive psychologySociologyPolitical sciencePublic relationsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sensemaking is a critical organizational activity that occurs throughout an organization, from supporting leadership in making strategic decisions to underpinning the construction of organizational actors’ identities. Much of our understanding of sensemaking comes from studies of short-term, face-to-face events and assumes relatively homogenous cognitive processes across actors. Today's reality is often far removed from that, leaving us with little understanding of how individuals engage in collective sensemaking over time and physical space, and how individual motivations and cognitive differences interact to complicate that sensemaking. The goal of this panel is to (re)consider contemporary issues of sensemaking by exploring three topics: situation, motivations, and cognition. By exploring these topics, the six panelists, each leading scholars in the sensemaking domain, share their views on enduring challenges within sensemaking theory and how these might be addressed. Through group discussions and the panelists’ own thoughts, this symposium promises to further our understanding of sensemaking by exploring both the situated and psychological nature of sensemaking within contemporary organizational contexts.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,054
Communication savante0,0220,024
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0060,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,063 · 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

Citations0
Publié2023
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