A relação da comunicação e gestão de obras como um processo de transformação conversações/textos
Bibliographic record
Abstract
O artigo discute a relação entre comunicação e gestão de obras, a partir dos conceitos da Escola de Montreal de comunicação organizacional. Na revisão conceitual são apresentadas duas orientações teóricas: (a) a gestão de obras como organização temporária, uma construção social de pessoas reunidas em determinado período de tempo; (b) a organização como uma constante tradução de conversações em textos. Os métodos da pesquisa são expostos, com a descrição do contexto dos eventos comunicativos e as formas de coleta e análise dos dados. Para discutir a conceituação, apresenta-se a seleção, transcrição e análise de uma conversação, ocorrida durante uma reunião de planejamento operacional de certa obra. Como resultado da análise, observa-se como a conversação e os recursos de linguagem utilizados permitiram a emergência da compreensão coletiva, com a transformação dos diversos agentes em um ator coletivo, um texto que traduz como a organização irá tratar da situação. Destaca-se a contribuição na discussão do tema discurso, comunicação e organizações de duas formas: (a) a observação de teorias de comunicação, no contexto de organizações temporárias, e especificamente na gestão de obras; (b) a apresentação de uma metodologia de coleta, seleção e análise de episódios em eventos comunicativos, ocorridos em ambientes de trabalho.
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 | 0.005 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".