What Are We Talking About? Natural Language Processing in Organisations
Notice bibliographique
Résumé
All four talks use state-of-the-art natural language processing tools to understand fundemental functions within organisations. The research covers a variety of essentially linguistic tasks - trust-building, job interviews, leadship speeches, and moral judgment. All papers show what is possible when organisatgions use modern tools for storing and analyzing text data to understand the social interactions within them. How Evaluations are Shaped through Interaction: Evidence from Software Engineering Interviews Author: David Holtz; Author: Sanaz Mobasseri; UCL School of Management Author: Joe Zhang; Stanford Graduate School of Business Author: Janet Xu; Stanford University Rich Talk: How Communication Predicts Cooperative Behavior Author: Xinlan Emily Hu; Wharton School Author: Mohammed Alsobay; Author: Jared R. Curhan; Author: Abdullah Almaatouq; Projecting Agency: Language Expression of Self-Presented Agency in Organizational Communication Author: Yutao Chen; Author: Oscar Stuhler; Northwestern University Partisans misperceive outgroup members’ motives for expressing moral outrage Author: William Brady; Kellogg School of Management, Northwestern University Author: Chen-Wei Yu; Northwestern University
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».