Le deuil dans les sciences de l’organisation : éléments d’analyse critique d’un transfert conceptuel1
Notice bibliographique
Résumé
Dans les sciences organisationnelles, de nombreux travaux utilisent, ou simplement évoquent, la notion de deuil pour donner un sens aux réactions « émotionnelles » particulièrement intenses de certains acteurs confrontés à des pertes dans leur champ professionnel. L’objet de cet article est de questionner les fondements théoriques et épistémologiques qui entourent la légitimité de l’analogie induite par ce transfert conceptuel et les limites de sa validité dans les pratiques empiriques de la recherche scientifique. La première partie de cet article s’attachera à repérer et catégoriser les travaux mobilisant ce concept dans les sciences organisationnelles. Le second visera à définir les contours de la notion de deuil et les exigences théoriques que cette définition impose au chercheur en gestion. La troisième partie visera à montrer la diversité des théories qui la compose et les difficultés posées par cet éclectisme dans l’usage gestionnaire du deuil. Enfin, nous chercherons, dans la quatrième partie, à marquer les limites théoriques des modèles des stades qui restent l’organisateur théorique le plus mobilisé dans notre discipline.
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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 | 0,016 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,046 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».