Stigma and its Moments: Intermediaries’ Use of Rituals With Audiences in Stigmatized Activities
Notice bibliographique
Résumé
How do intermediaries at the boundaries of stigmatized organizations engage with their audiences to manage stigma? Despite the growing interest in organizational stigma, existing research often overlooks the critical moments of interaction where stigma is negotiated in real time. This study addresses this gap by examining the unique role of gambling attendants in Nigeria, who operate at the intersection of stigmatized organizations and their communities. Using an inductive, multi-site case study, this research reveals how intermediaries deploy rituals as powerful tools to navigate audience perceptions and transform the stigma associated with their work. The findings highlight the dual purposes of rituals: reinforcing social cohesion through practices like forecasting and resisting stigma by integrating non-gamblers into the social dynamics of the kiosks. By generating emotional energy that redefines stigmatized spaces, these rituals enable intermediaries to sustain audience engagement and mitigate marginalization. This study advances organizational stigma literature by shifting the focus from macro-level strategies to the micro-level interactions of intermediaries, while also contributing to the rituals literature by showcasing how rituals operate in high-stigma environments. For managers, the findings underscore the importance of boundary actors and the potential of ritualization as a strategy for fostering legitimacy in challenging contexts. Keywords: Stigma, Rituals, Interactions, West Africa
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».