Dynamic Persistence of Institutions: Modeling the historical endurance of Red Vienna’s public housing utopia
Notice bibliographique
Résumé
How does a daring idea such as the utopia of affordable housing weather a century of change? The persistence of institutions—shared meanings that shape individual actions—is a central feature of organizational life. Recent scholarship stresses that institutions endure not because they are static but because they evolve as individuals maintain them. However, the search for micro-foundations has sidelined the macro-conditions of such dynamic persistence . Building on structural studies of meaning, we propose and illustrate a new, complementary theory-method package that can reveal how ideas are embedded and evolve in meaning structures. Dynamic modeling of discourse (DMD) tracks changing cultural meanings over time, doing justice to the assumption that institutional persistence can result from fluid changes in how institutions are instantiated as observable patterns of interactions at any given time. We develop three diagnostic measures for tracking both institutions and their instantiations in large corpora. Applying DMD to a 140-year corpus of reports of the City of Vienna, Austria, we show that the persistence of public housing as an institution was possible due to periodically changing instantiations—such as whether public housing policies subsidize landlords or tenants—with shifting affiliations to broader meanings. Our paper unlocks methodological doors to a dynamic, contextual approach to studying institutions that complements archival and ethnographic methods. It allows researchers to test theory-led expectations about persistence and provides a mixed-methods tool for historical research on organizations. We conclude with implications for structural studies of meaning, persistence, and change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».