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Enregistrement W4400441768 · doi:10.5465/amproc.2024.14600abstract

Early-Career Scholars in Pursuit of Impactful Careers: Navigating the Science-Activism Paradox

2024· article· en· W4400441768 sur OpenAlexaff
Katrin Heucher, Suwen Chen, Marleen Wierenga, Sylvia Grewatsch

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyPolitical scienceEngineering ethicsPublic relationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evolving role of management scholars in business schools is becoming increasingly focused on research impact, particularly in addressing society’s grand challenges. However, scholars pursuing impactful careers face seemingly contradictory demands in balancing science and activism. This study aims to understand how management scholars pursuing impactful careers navigate the paradox of science and activism. By examining the experiences of 22 early-career management scholars pursuing impactful careers, the study identifies presenting dilemmas, three phases of experiencing the paradox (i.e., inquiring, immersing, and introspecting), and zooms into the transition points between phases. Thereby, it contributes to the literature on paradox by revealing the interplay between the salience and intensity of experiencing paradox. It also contributes to the discussion on research impact and provides an empirically grounded perspective. Finally, we draw implications by applying paradox theory to foster a constructive debate on how scholars can excel in both scientific and activist roles in the face of grand challenges.

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)0,008
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeQualitatif
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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