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Enregistrement W4400444692 · doi:10.5465/amproc.2024.17705symposium

The Driving Force of Institutions: The Co-constitutive Role of Values and Emotions in Institutions

2024· article· en· W4400444692 sur OpenAlexaff
Trish Ruebottom, Gry Espedal, Jose Alexandre Bento Da Silva, John Amis, Matthew S. Kraatz, Venus Sharma, Madeline Toubiana, Antonino Vaccaro

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPolitical scienceBusinessSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are flourishing streams of research on emotions and on values in institutions. Yet most often, these forces are considered separately, focusing on emotions or values in institutional processes. This siloed approach misses the critical, complex and dynamic link between emotions and values. On one hand, emotions fuel engagement with or resistance towards institutionalized values; on the other hand, values shape and regulate emotional bonds. When we talk about admirable and admiration, shameful and shame, disgusting and disgust, the emotional experience and evaluative properties are inherently tied together. Emotions have important moral relevance and values have deep emotional implications. At times, what we experience as emotions and values align, creating an exponentially powerful force well beyond the scale of each of the two factors alone; at other times, emotions and values clash and move us in unexpected directions, driving institutional change and transformation. In this Symposium, we bring together a panel of experts in institutional theory to discuss the critical relationship between emotions and values, considering what they bring to our lived experience, and how, together, they are so much more than the sum of their parts.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,041
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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