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Enregistrement W2172300620 · doi:10.7202/039254ar

La gestion des ressources humaines dans la finance de marché : Une perspective sociologique, historique et managériale

2010· article· fr· W2172300620 sur OpenAlexvenueno aff
Faycel Benchemam

Notice bibliographique

RevueRevue multidisciplinaire sur l emploi le syndicalisme et le travail · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article s’inscrit au sein des débats qui accompagnent le développement spectaculaire des marchés financiers et la naissance au cours des dix dernières années d’une industrie financière internationale. Notre recherche s’est construite à partir du constat de l’émergence d’une nouvelle catégorie d’acteurs, celle des analystes financiers opérant au sein des sociétés de bourse filiales de grandes banques d’investissement françaises, chargés d’analyser les sociétés cotées et d’émettre des recommandations d’achat ou de vente à destination des marchés financiers et dont beaucoup d’auteurs estiment qu’ils jouent un rôle majeur au sein de cette industrie. Elle repose sur une étude de la littérature historico-sociologique relative aux sociétés de bourse et aux analystes financiers. Cette analyse de la littérature, reliée à une analyse documentaire managériale (études de cas, enquêtes de rémunération...) vise à identifier les principales configurations de gestion des ressources humaines (GRH) en vigueur au sein des entreprises d’investissement opérant sur le marché financier français. La GRH des sociétés de bourse a été bouleversée en France par l’accroissement de la concurrence des structures anglo-saxonnes. C’est ainsi que les organisations au sein desquelles évoluent les analystes financiers français ont dû opérer une mutation de leur gestion du travail qui a pris principalement la forme de politiques de rémunération incitatives. Cet article montre comment, dans cette perspective, s’est structurée la fonction ressources humaines des activités de marché des banques françaises dans un processus de mimétisme des pratiques de GRH déjà existantes au sein des structures anglo-saxonnes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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