Notice bibliographique
Résumé
Nous sommes à l’âge de la négociation, estimait il y a une vingtaine d’années un politiste américain, William Zartman. En France, y serions-nous parvenus ? Oui, si l’on observe l’actuel mouvement de décentralisation et d’impulsion de la négociation collective d’entreprise. Non, ou pas encore, tant la négociation, comme mécanisme de prise de décision collective, semble peu pratiquée ou appréciée comme telle. Pour quelles raisons ? Associant réflexions de praticiens et analyses d’universitaires (juristes, sociologues, politistes, économistes) français et québécois, et à partir d’exemples concrets (RATP, EDF, etc.), ou d’expériences vécues de négociations professionnelles, cet ouvrage a pour ambition d’inscrire la négociation sociale à l’agenda scientifique et socio-politique français. Parmi les questions traitées : qu’est-ce que la « négociation stratégique » ou « interest-based » ? Peut-on négocier de bonne foi ? Quelle place accorder à la négociation dans la régulation des services et des entreprises publiques ? Ou dans la construction européenne ? La négociation se prête-t-elle à la modélisation ? Quels acteurs sociaux pour quelle régulation sociale ?
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,059 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».