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Enregistrement W4403463718 · doi:10.1177/01708406241295485

Resourcing Agency for Sustained Collective Action Amid Creeping Crises

2024· article· en· W4403463718 sur OpenAlexaff
Charlotte M. Karam, Rich DeJordy, W. E. Douglas Creed, Lina Daouk‐Öyry, Carmen Geha, Alain Daou

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollective actionAgency (philosophy)Action (physics)SociologyPolitical economyPolitical scienceLaw and economicsSocial sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the wake of the Beirut blast, we use Lebanon as an empirical context to examine how a group of scholar-activists organized to support ongoing collective action in the context of creeping crisis. Using the lens of resourcing theory, we provide a process model of resourcing agency as a fractal and embodied form of critical action, augmented and transformed by critical reflection, and collective healing and striving. We make four contributions. First, we demonstrate why organizational scholarship needs to attend to the increasing relevance of creeping crises and we model an approach to understanding both the lived experience of creeping crises and the implications for the situated cultivation of agency. Second, we extend resourcing theory by uncovering resourcing agency as an integral, embodied process in the context of crisis, particularly creeping crises, and show how it is itself a vital instantiation of agency. Third, further extending resourcing and process theories, we identify two types of ampliative cycles (sustaining and transformative cycles) implicated in resourcing agency when organizing in support of collective action amid creeping crises. Finally, our findings demonstrate the benefits of using a processual approach that attends to the embodied and fractal nature of action in creeping crises and other extreme contexts. We close with a discussion of the implications for engaged scholarship as a framework for action.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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