Design With a Positive Lens: An Affirmative Approach to Designing Information and Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Design forms one critical paradigmatic view that pervades organizational studies, management, and information systems research. Building on the discussions in the first Working Conference on Designing Information and Organizations with a Positive Lens, we chart the potential contribution of positive design to the shaping of organizations, work processes, artifacts, communication networks, and information technologies. The figure of speech "Design with a Positive Lens," or in short "Positive Design," connotes here a distinctive perspective on design that is less focused on the detection of errors associated with gaining control and more concerned with human-centered design associated with the shaping of hopeful organizations and a thriving future. The paper examines how positive design can contribute to the design of information systems and organizations as related to five broad-scale areas: design of high performance work processes; positive design methods and techniques; cooperation and collaboration across boundaries to promote positive change; positive organizational design; and design science and practice. In this paper we aspire to promote the emerging cross-disciplinary discourse between scholars and designers that will foster positive organizational and technological design.
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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 | 0,065 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,078 |
| Communication savante | 0,020 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».