Methodological Opportunism in Management: The Use of the Case Study Method to Develop a New Construct Called IODD
Notice bibliographique
Résumé
The different visions that organizational reality conveys generates a diversity of research methods allowing it to be approached from different perspectives. Such diversity of paths to reality in organizations often poses epistemological problems. In fact, by migrating from one vision of the organization to another we go through a continuum from subjective to objective and the methods of investigation change accordingly. In management sciences, this epistemological opposition between the positivist perspective and the constructivist one results in two research directions. Research traditions in management sciences generally mean that confirmatory research relies on quantitative techniques and exploratory research tends to adopt qualitative methods. However, can we really speak about antagonism between positivism and constructivism in management science? If not, what are the epistemological foundations of the case study as a research strategy in management sciences? Such a response marks, in our opinion, the need to adjust research paradigms by putting an end to the opposition between positivist positioning and constructivist positioning. Especially since such an opposition has been falsified since Piaget (1970) then by Latour (1991).
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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 | 0,135 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,052 |
| Communication savante | 0,021 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».