Problèmes de cohérence théorique chez Philippe d'Iribarne: une voie de sortie
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 15 years, Philippe d'Iribame has undertaken vast research on the connections between national cultures and management. He reports on corporate dynamics, particularly concrete management practices, by drawing from a rich ethnographic corpus and a historical interpretation of national cultures. In this text, we examine the coherence, foundations, and limitations of the theoretical apparatus that he has constructed to explain the relation between national culture and management. We see that while his empirical material is rich and interesting, allowing him to shed new light on cultures, his theoretical construct displays numerous incoherencies and contradictions (for example, using different concepts to describe the same empirical reality). This prevents him from constructing a coherent empirical corpus that would allow certain generalizations about culture. At the end of the paper, we propose a way out of the theoretical impasse in which d'Iribarne finds himself, by proposing a theoretical model that explains national cultures in regard to value dynamics. [PUBLICATION ABSTRACT]
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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 | 0,026 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,043 |
| Communication savante | 0,012 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».