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Enregistrement W4400439317 · doi:10.5465/amproc.2024.10092symposium

Researching Memory Work and Identity Work

2024· article· en· W4400439317 sur OpenAlexaff
Christina Hoon, Alina Baluch, William Foster, Trevor Lyle Israelsen, Peter Jaskiewicz, Evelyn Micelotta, Innan Sasaki, Hamid Foroughi, Jana Boevers, Diego M. Coraiola

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMemory, Trauma, and Commemoration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Memory workIdentity (music)PsychologySociologyCognitive scienceEpistemologyEngineeringArtMechanical engineeringAestheticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Memory work (i.e. ‘how we (re)construct the past’) and identity work (‘who we think we are’) are deeply intertwined with collective remembering shaping and being shaped by the construction of individual and collective identities. This symposium seeks to advance organizational memory studies and explore the linkages of memory work to identity work as both of these forms of social symbolic work are important for understanding how members respond to the multi-faceted, concurrent challenges that organizations face. It aims to develop scholarship by exploring important new directions stemming from: 1) the opportunity to examine how memory work enriches the study of identity work (and vice versa); 2) the opportunity to explore memory work and identity work at different levels of analysis and their effects; and 3) the opportunity to explore the potential value of focusing on temporality for theorizing on memory work and identity work. In this symposium, we want to stimulate discussion about this connection and how scholars can better reimagine the organization from the inside out, i.e. the purposeful reflexive efforts that its members engage in when constructing and negotiating memories and identity, by unlocking a wave of insights from bringing together the study of remembering and being.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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