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Enregistrement W4412001237 · doi:10.5465/amj.2023.0645

Vulnerability Practices among Professionals in Multidisciplinary Settings

2025· article· en· W4412001237 sur OpenAlexaff
Mathieu Bouchard, Samia Chreim, Ann Langley, Antoine Boivin

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachPsychologyVulnerability (computing)Knowledge managementSociologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professional workers are expected to display confidence and mastery in their work roles, and may be hesitant to reveal their doubts and insecurities, especially in multidisciplinary settings characterized by status differences. However, scholars have recognized the benefits of sharing vulnerabilities to create opportunities for social support. We contribute to the literature by revealing how this might be achieved through a ritualized sequence of “vulnerability practices” in a dedicated setting. Based on a qualitative study of a weekly meeting where a multidisciplinary group of professionals shares experiences, we develop a process model that explains how vulnerability practices evolve through phases of individual disclosure and communal reflection bridged by theorizing from experiences. We reveal how a delicate tension between social pressure (to display vulnerabilities) and social support (to contain them) underpins these practices, and how this tension is influenced by power relations associated with multidisciplinarity. We show how participants’ appraisals of past episodes shape their willingness to engage in subsequent episodes, reinforcing or undermining the capacity of the setting to serve as a “holding environment” offering interpretation and containment. We thus reveal holding environments at work to be precarious accomplishments, created and maintained through ritualized vulnerability practices, and imbued by power relations.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0140,012
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,414 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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