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Enregistrement W4416001414 · doi:10.5465/amproc.2025.19841symposium

Institutions and People: Emotions, Values, and Identities in the Lived Experience of Institutions

2025· article· en· W4416001414 sur OpenAlexaff
Natalie Eng, Emamdeen Fohim, Daniel Milner, Vanessa Pouthier, Christopher W. J. Steele, Renate E. Meyer, Russ Vince, Maxim Voronov, April L. Wright

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLived experienceCore (optical fiber)Identity (music)Key (lock)TemporalityOrganization studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, many calls have been made to humanize institutionalism—to enrich accounts of the lived experience of institutions and the implications of this lived experience for institutions and people alike. This panel symposium gathers together some of the key figures behind this agenda to share their core perspectives and latest ideas. Because the lived experience of institutions is multi-faceted, the panel draws together thinking on the interface of institutions with several experientially relevant constructs—emotions, values, and identities—and explores opportunities for integration and cross-fertilization across multiple associated streams of institutional theorizing. Ultimately, the panel aims to provide in-depth explorations of specific themes, insights and literatures that can enrich and extend current theorizing on the lived experience of institutions and to introduce integrative frameworks that could be used to synthesize these intersecting lines of theory and research.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,417

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,247 · 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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