Composing with the <i>terra fluida</i> of interaction: new paths for CCO research as relational practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose For more than 20 years, research on the communicative constitution of organizations (CCO) has drawn on interactional data to offer novel explanations of how organizational phenomena emerge, change, and stabilize in and through communication. Accordingly, the idea of “never leaving the terra firma of interaction” has become a tenet of CCO research, guiding scholars’ theorizing, data collection, and analysis. The aim of this paper is to reflect on and enrich this tenet. Design/methodology/approach First, this paper traces the history of the concept of the terra firma of interaction and its usage until now. Second, drawing on ethnographic writings on complicit reflexivity and on the two first authors’ doctoral research experiences, this paper identifies current limitations of the terra firma notion. Findings Reflecting on these experiences, the idea of composing with the terra fluida (fluid ground) of interaction is proposed as an enrichment of the terra firma of interaction concept because it advances present discussions about CCO researchers’ positionality and reflexivity while opening up new paths for understanding how organizational phenomena unfold as relational fields in processes of communication. Originality/value This paper questions and reevaluates the role of the researcher in CCO scholarship and, in doing so, offers new insights into the value of acknowledging researchers’ entanglement and complicity with the fluid fields of interaction they aim to understand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,168 |
| Communication savante | 0,031 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».