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Enregistrement W2253109542

La gouvernance associative : entre diversité et normalisation

2014· preprint· fr· W2253109542 sur OpenAlexaff
Stéphanie Chatelain-Ponroy, Philippe Eynaud, Samuel Sponem

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2014
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La question de la gouvernance des associations – entendue comme le mode de structuration des rapports entre les parties prenantes autour d'un projet collectif – est devenue un élément fondamental pour assurer la pérennité financière des associations et permettre aux financeurs d'évaluer plus efficacement la qualité des associations. La valorisation de bonnes pratiques de gouvernance a justifié la généralisation des audits et des labels de transparence visant à une normalisation des pratiques. En effet, l'efficacité de l'action associative repose en grande partie sur une bonne utilisation des fonds et le maintien de la confiance des pouvoirs publics, et plus largement des bailleurs de fonds, dans cette efficacité. En ce sens, des outils permettant de rendre des comptes participent au maintien de ce lien de confiance. L'un des enjeux de cette normalisation du mode de gouvernance associatif est de savoir si l'importation des outils peut se résoudre par une simple transposition du modèle de l'entreprise ou si une diversité de modes de gouvernance peuvent coexister pour répondre aux spécificités des différents types d'associations. Nous défendons l'idée que la tension entre la prise en compte de la diversité des formes de gouvernance associative et la pression exercée pour un rapprochement avec celles des entreprises peut se résoudre par la promotion du concept d'innovation sociale.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0080,016
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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