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Enregistrement W4413842101 · doi:10.1177/01708406251370508

Enrolling Deceased Founders in Times of Change or Discontinuity: The evocative powers and perils of presentification

2025· article· en· W4413842101 sur OpenAlexafffund
Nora Meziani, Viviane Sergi, Ann Langley, Joëlle Basque

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversité TÉLUQHEC MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDiscontinuity (linguistics)SociologyEconomic geographyPolitical scienceEconomicsPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars have given increasing attention to the uses of the past in organizational life, with several studies considering how founder figures may be drawn on in sensegiving to help promote organizational change. Yet most research has been one-sided, neglecting the possibility that leaders’ sensegiving attempts might be contested. Based on three contrasting case studies, we identify four modalities through which deceased founders may be presentified (i.e., made present, despite their physical absence) in leaders’ sensegiving attempts and we examine how and why such efforts may be authenticated or contested by others. Our study contributes by showing how deceased founders may not be powerful figures in themselves, but are made powerful by being presentified in evocative ways that reach beyond citing words to calling up emotions, memories, and vivid imagery. The study highlights how audiences develop complementary strategies to either oppose leaders (through counter-presentifications) or to support them (through amplifying presentifications), adding friction or fluidity to the communicative process. Finally, the study illuminates contextual facilitators that explain how actors’ relative positioning with respect to founders and audiences allows certain individuals to tap into more privileged memory sources to presentify founders in more evocative ways.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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