Page i WE TAKE FROM IT WHAT WE NEED: A PORTRAITURE APPROACH TO UNDERSTANDING A SOCIAL MOVEMENT THROUGH THE POWER OF STORY AND STORYTELLING LEADERSHIP
Notice bibliographique
Résumé
This study examined a social movement through the power of story and storytelling and its influence on behavior from a purposeful sampling of individuals who heard the story of Joan Southgate’s journey. Ms. Southgate, a 73-year-old African-American, walked the 519 miles of the underground-railroad across Ohio, Pennsylvania, New York and into Canada. In one sense, this grand narrative of the underground-railroad is a never-ending story but one that is subject to change with each re-telling and/or unveiling of polyphonic microstories. Stories, as no other spoken communication tool, have the ability to capture emotion and reason, hearts and minds. While storytelling is thought to be a most powerful means of communicating, very little scholarly work has been written about its use as a tool for leadership and leaders. The purpose of this study was to look at what meaning could be derived from understanding the connection between storytelling and leadership. Stories were collected and interpreted for their meaning using a social science portraiture approach, which emphasizes and respects the voice of the people being
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».