Notice bibliographique
Résumé
Résumé Le phénomène des modes en gestion intrigue autant les praticiens que les universitaires. Comment expliquer cet engouement collectif, aussi soudain qu’éphémère, pour des méthodes de gestion prometteuses mais qui s’avèrent souvent plus coûteuses qu’efficaces? Dans la première partie, l’article présente une synthèse des principales explications avancées par les chercheurs pour expliquer le phénomène des modes en gestion. D’abord, les approches proposées et les ouvrages qui les présentent adopteraient un format qui les rendrait particulièrement attirants pour les gestionnaires. Ces approches feraient aussi l’objet d’une promotion intense de la part d’une foule d’intervenants qui constitueraient l’«industrie de la mode». Par ailleurs, le fait de suivre la mode remplirait certaines fonctions sociales : identification à une élite, légitimation du travail des gestionnaires, amélioration de l’image des organisations, etc. On se servirait également des approches à la mode comme source de mobilisation et comme ressource politique. Enfin, les travaux plus récents indiquent que différents groupes sociaux se réapproprient les discours à la mode pour mieux atteindre leurs objectifs. Dans la deuxième partie, l’article trace quelques pistes de réflexion pour les gestionnaires et les universitaires qui se demandent quelle attitude adopter face aux approches à la mode.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».