MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W110899108 · doi:10.4000/pistes.2180

How should collective and distributed skills be considered in professional skills management?

2008· article· en· W110899108 sur OpenAlexvenueno aff
Alexandre Largier, Catherine Delgoulet, Cécilia De la Garza

Notice bibliographique

RevuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)Knowledge managementSustainabilityWork (physics)Skills managementBusinessValue (mathematics)Public relationsPsychologyEngineeringComputer sciencePolitical scienceMarketingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to discuss how collective and distributed skills are considered in a professional competence management system by associating sociological and ergonomic work approaches. Collective work in companies is currently paradoxical: on the one hand, its value is increased through various forms of cooperation, and on the other hand, it is restricted in its makeup and sustainability by new kinds of employment. However, the results of our study, carried out in a large industrial and retailing company in a high-risk sector, highlight that a “single” and individual professional competence management system is a partial system. Work contexts should take into account technical specialties, changes in populations, changes in technology, etc. An efficient skills management system therefore ought to combine both individual and collective approaches in order to anticipate organizations that promote the development of collective and/or distributed skills, and training situations that promote their construction and transmission.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0060,028
Communication savante0,0130,018
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santéMême sujetManagement and Organizational StudiesTravaux en français237 207