Mobilizing New Sources of Data: Opportunities and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
In June 2008, the U.S.-based website Glassdoor.com began posting anonymous company reviews and salary data from current and former employees of various organizations. Doing so not only brought to the world information that had hitherto been restricted to private circles, it spontaneously prompted some organizations to alter their workplace practices (Dineen & Allen, 2016; Dube & Zhu, 2021). At the same time, Glassdoor’s very activities gave rise to a completely new source of data for exploring a wealth of management and organizational phenomena (e.g., Bermiss & McDonald, 2018; Rhee, 2024). As this example illustrates, new data sources can not only transform managerial and organizational practices, they also invite the development of innovative theoretical explanations and can unlock opportunities to advance academic understanding of a broad range of management and organizational phenomena.
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 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 | 0,120 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,023 | 0,073 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,007 |
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 ».