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Enregistrement W2898300088 · doi:10.3917/rsg.291.0089

Entrée et dynamique de coopération entre acteurs de projets automobiles

2018· article· fr· W2898300088 sur OpenAlexaff
Richard Soparnot, Laurent Renard, Nada Khachlouf

Notice bibliographique

Revue˜La œRevue des sciences de gestion/˜La œRevue des sciences de gestion, Direction et gestion · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceChemistryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les études empiriques ne sont pas légion sur le thème de la coopération entre acteurs membres d’équipes projets. Or, elle est considérée comme un facteur de succès clés de la réussite de ces derniers. Cet article s’intéresse donc à la question de savoir comment s’initialise et se poursuit, ou non, une relation de coopération entre individus dans ce type de situation de gestion. Nous avons pour cela étudié l’entrée et la dynamique de coopération de différents acteurs engagés dans des projets de création ou d’évolution de systèmes d’essais automobiles. Les résultats de cette étude, conduite au sein du département de l’Ingénierie des systèmes d’essais du groupe Renault, démontrent que les représentations des acteurs peuvent être tout autant de puissants freins que des catalyseurs à la mise en œuvre de la coopération, au-delà même de tout contexte favorable à celle-ci. Ils conduisent alors à considérer les représentations comme un des éléments clés de la réussite de la coopération en gestion de projets.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0040,011
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
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