L’auto-ethnographie collaborative organisationnelle (ACOR) : quand le « je » devient « nous »
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’offrir à la communauté scientifique une méthode émergente pour la recherche dans les organisations, soit l’auto-ethnographie collaborative organisationnelle (ACOR). Bien que l’auto-ethnographie soit pratiquée depuis quelques dizaines d’années, sa version collaborative est plus rare et n’a été que très peu utilisée en recherche organisationnelle. L’article fait ressortir les avantages de cette méthode sur l’ethnographie et l’auto-ethnographie individuelle, particulièrement pour ce qui est de la rigueur scientifique, de l’introspection, de la rétrospection et de l’éthique. L’article présente aussi les étapes de base de l’ACOR en s’appuyant sur une étude qui a été effectuée auprès d’une équipe de vente.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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 teacher head, 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".