Performativité des chartes d'utilisation des réseaux socionumériques en entreprise. Une pragmatique par l'engagement et la contrainte
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Les médias socionumériques investissent les entreprises et en bousculent les frontières. Depuis cet avènement, elles sont confrontées à des défis en termes de discipline, de réputation et de confidentialité en raison notamment de la difficulté à définir les périmètres entre public et privé, personnel et professionnel. Pour se protéger, elles ont commencé à adopter des chartes d'utilisation, d'usage ou codes de bonne conduite sur les réseaux socionumériques (RSN). Dans une approche pragmatique en prenant à la fois appui sur la notion de performativité, issue de la théorie des actes de langage, et de celle d'engagement, à partir de la sociologie des organisations, nous nous intéresserons aux mécanismes et aux modalités qui permettent d'étendre la portée des chartes d'utilisation des médias socionumériques (CUMSN) au-delà de la seule sphère professionnelle. Après nous être penchés sur les conditions d'émergence des CUMSN, nous nous appuierons sur une analyse d'exemples nord-américains et européens afin de montrer comment les modalités de l'engagement des employés sont contraintes par la portée réglementaire des CUMSN.
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 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 | 0,027 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».