Theorizing as Mode of Engagement in and through Extreme Contexts Research
Notice bibliographique
Résumé
We explore how management and organization scholars theorize when undertaking research on extreme contexts, which are organizational settings where potential adverse events arise from risks, emergencies and disruptions. We propose that different ‘modes of engagement’ arise as researchers connect different aspects of the self to the extreme context; namely, personal self, professional self, moral self and vulnerable self. Each self-context connection plays out in different modes of engagement in the conduct of empirical research and enables different theorizing practices. We present these self-context connections as four ideal-typical modes of engagement. Adventuresome inquiry connects a personal self to the extreme context and theorizes by phenomenon-driven problematization. Instrumental scholarship expresses a professional self in the extreme context and theorizes by theory elaboration. Ideological improvement galvanizes a moral self in the extreme context and theorizes by change-driven abstraction. Reflexive labor exposes a vulnerable self and theorizes by dialectical interrogation. Our comprehensive framework of theorizing as mode of engagement contributes to extreme context research by elucidating how theorizing in and through such contexts is accomplished by researchers with multiple selves and by offering some guidance on how the four modes can be used dynamically to ensure generative theorizing. We also contribute to the broader literature on theorizing in management and organization studies by highlighting the need to consider the interplay between the researcher and the academic contributions they produce and by proposing a reflexive and dynamic framework of theorizing as modes of engagement.
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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 | 0,024 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,067 |
| Communication savante | 0,018 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».