Bibliographic record
Abstract
Durante estas três décadas, envolvi-me em avaliações de ambiciosos projectos de introdução de novas tecnologias nas organizações. Testemunhei a repetição deste padrão muito frequentemente: as expectativas iniciais altas, encorajadas pelos aficionados entusiásticos das novas tecnologias, terminam provocando um relativo desapontamento e, às vezes, uma desilusão. Mas após um terço de século talvez esteja na hora de analisar mais profundamente as razões para este fraco desempenho. Neste artigo, sugeri uma possível via de investigação. Coloquei a hipótese de a tecnologia incorporar o “texto” errado sendo incapaz de lidar com a complexidade das organizações modernas que vivem uma tensão crescente devido aos processos simultâneos e paradoxais de centralização e distribuição. Evidentemente, assumo o pressuposto de que nós definimos o “texto” de uma forma mais sociológica: não como uma fotocópia estática ou uma representação da comunicação organizacional, mas antes como reflexivamente constituído na sua relação com a prática e com os objectos – teoria da co-orientação.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.019 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".