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Enregistrement W7053380912

Unpacking complexity: actors' work in the shaping of institutional contexts, processes, and outcomes

2023· dissertation· en· W7053380912 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)UnpackingVariety (cybernetics)Set (abstract data type)LegitimacyInstitutional theoryEmpirical researchWork (physics)Face (sociological concept)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation investigates the different forms in which actors’ actions and interactions influence institutional fields, processes and outcomes. Using the oil pipeline industry in Canada as the empirical context, and a large dataset of hearing transcripts from the National Energy Board of Canada, I developed three empirical studies that highlight agency and variation, rather than determinism and isomorphism. Across the three studies, I rely on the literature on institutional work, institutional plurality, institutional complexity, and performativity. These bodies of work highlight the increasing pressure that organizations face to navigate contexts in which agentic actors skillfully mobilize a variety of demands stemming from multiple notions of value. In my first study (Article #1), I take a configurational approach to unpack the notion of institutional complexity and demonstrate that “not all complexity is created equal” – actors’ actions and interactions influence the presence and intensity of different complexity-related components, which in conjunction result in distinctive types of complexity. By differentiating among types of complexity, I was able to identify the conditions under which different organizational responses to complexity (e.g., avoid, hybrid, compartmentalized, or loose coupling) were more likely to be associated with different outcomes, such as legitimacy maintenance or loss. In my second study (Article #2), I take a quantitative approach to investigate the role of emotional language in institutional work under conditions of complexity. Through a set of statistical analyses, I demonstrate that the use of emotional language is mainly an actor’s choice rather than being determined by the type of concern mobilized (i.e., the institutional prescription). Likewise, we demonstrate that relying on emotional language enhances the effectiveness of disruptive institutional work but only around certain issues – when advocating for environmental issues, while the opposite is true for social issues (i.e., less emotional language enhances disruption). In my third study (Article #3), I take a grounded theory approach to investigate how marginalized actors affect change to advance and protect their interests in institutional fields that are adverse (or hostile) towards them. The change in question is the emergence of aboriginal monitoring programs in the oil pipeline industry, which imply the recognition of the rights of Indigenous Peoples to be stewards of their territories and of the value of their knowledge systems in the identification, appraisal, and management of environmental impacts. I contribute to the literature by proposing the notion of institutional subversion as a form of institutional work through which marginalized actors can undermine notions of knowledge validity and power (or authority) governing a field in order to affect change.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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