La collaboration comme changement organisationnel : le cas d'Uniterra
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Cet article retrace le cheminement d’une collaboration entre deux organisations, le Centre canadien d’étude et de coopération internationale (CECI) et l’Entraide universitaire mondiale du Canada (EUMC), pour la conception et la mise en œuvre du programme conjoint de coopération volontaire Uniterra. Il se concentre en particulier sur la gestion de la dimension culturelle au cours de la phase initiale du rapprochement entre ces deux organisations à but non lucratif de développement international en 2003. Ce rapprochement a abouti à la création du programme Uniterra en 2004. Dans un premier temps, l’article présente le cadre conceptuel de la gestion de la dimension culturelle du rapprochement entre organisations utilisé pour cette intervention. Dans un deuxième temps, il décrit le contexte de cette collaboration et les objectifs stratégiques des deux organisations. Dans un troisième temps, il montre comment on a essayé d’éviter l’écueil des cultures organisationnelles pour augmenter les chances de réussite de cette collaboration. Enfin, il expose aux gestionnaires intéressés les cinq apprentissages principaux de cette expérience.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».