Mesures de performance adaptées aux institutions financières coopératives : la contribution des chercheurs universitaires en tant qu'agents de changement
Notice bibliographique
Résumé
Cet article analyse les contributions des chercheurs issus des courants institutionnaliste et cognitif à la construction des mesures de performance spécifiques aux institutions financières coopératives (IFC). Nous utilisons le concept de « chercheurs engagés » pour expliquer la dynamique de changement pouvant résulter de l’interaction avec les chercheurs et stimuler les IFC à renouveler leurs pratiques. Nous expliquons l’impératif de renouveler les pratiques, en exposant les dangers de la normalisation des modèles d’évaluation des institutions financières pour les IFC et le système financier dans son ensemble. En nous basant sur une étude menée au Canada, nous expliquons aussi la prédisposition des coopératives à réussir leur construction collective de sens et à se différencier, malgré un contexte normalisateur. La collaboration avec les chercheurs est une dimension d’une telle différenciation. Nous concluons que la collaboration avec les chercheurs peut constituer une importante source de renouvellement des connaissances, faisant des chercheurs un acteur du changement.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».