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Enregistrement W2598582826 · doi:10.3917/risa.831.0133

Les réponses des parties prenantes à l’austérité des gouvernements : que se passe-t-il quand les acteurs de premier plan ne réagissent pas ?

2017· article· fr· W2598582826 sur OpenAlexaffabout
Ken Ogata

Notice bibliographique

RevueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C’est en nous basant sur la typologie des parties prenantes de Mitchell, Agle et Wood (1997) et sur une étude de cas historique que nous examinons le cas des parties prenantes de premier plan en Alberta, qui ont omis de contester les réformes budgétaires du gouvernement provincial, ce qui a conduit à l’apparition d’un porte-drapeau improbable, incarné par les blanchisseurs de l’hôpital de Calgary (CHLW, Calgary Hospital Laundry Workers). Alors que plusieurs groupes professionnels importants et influents avaient la possibilité de s’opposer aux réformes du gouvernement, ces groupes ont soit acquiescé, soit recherché un compromis de manière individuelle avec le gouvernement. Cette affaire nous amène dès lors à nous interroger sur la capacité des professions à protéger les institutions publiques qui s’occupent de leur domaine. Remarques à l’intention des praticiens En ce qui concerne les implications potentielles pour les administrateurs publics, ce cas illustre bien l’incapacité des professionnels à intervenir dans l’intérêt général, même s’ils ont la capacité et la légitimité nécessaires pour agir conformément à la théorie des parties prenantes. Cette situation soulève des questions à propos des circonstances dans lesquelles les groupes professionnels vont exercer leur fonction de défense de leurs droits. Reste à savoir dans quelles conditions des parties prenantes relativement peu influentes peuvent acquérir influence et légitimité. Par conséquent, il peut arriver que les administrateurs qui « comptent » sur les parties prenantes établies pour leur servir de baromètres de l’opinion publique interprètent mal le sentiment public.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,184 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
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