Quelle prise en compte des compétences collectives et distribuées dans la gestion des compétences professionnelles ?
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cet article est de discuter de la prise en compte des compétences collectives et distribuées dans un dispositif de gestion des compétences en associant des approches sociologiques et ergonomiques du travail. Le travail collectif dans l’entreprise est aujourd’hui paradoxal : valorisé dans l’organisation par des formes variées de coopérations et contraint et fragilisé dans sa constitution et pérennité face à de nouvelles formes d’emploi. Cependant, les résultats de cette étude, réalisée dans une grande entreprise industrielle et commerciale d’un secteur à risques, montrent qu’un dispositif de gestion de compétences ne peut être « unique ». Il doit se décliner selon des contextes, des spécialités, des évolutions de populations, des évolutions technologiques, etc. Une articulation des points de vue individuel et collectif est nécessaire pour une gestion des compétences qui permette de prévoir : des organisations propices au développement des compétences distribuées ou collectives, des situations de formation favorisant leur construction et leur transmission.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».