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Enregistrement W4251280641 · doi:10.3917/rfhe.004.0006

Introduction

2015· article· fr· W4251280641 sur OpenAlexaboutno aff
Dominique Barjot

Notice bibliographique

RevueRevue française d histoire économique · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Identity and Heritage
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

France-Aluminium-Québec (Fralubec) est un projet porté à la fois par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) française et par le Fonds Québécois de la Recherche Scientifique et Culturelle (FQRSC). Il vise à une histoire comparée d’Alcan et de Pechiney, autour du thème « stratégies internationales et interventions locales : héritage organisationnel et héritage territorial de deux multinationales de l’industrie de l’aluminium ». Il s’organise autour de trois axes majeurs : 1/ stratégies croisées de deux multinationales de l’aluminium, entre concurrence et coopération ; 2/ entreprises de l’aluminium et territoire ; 3/ culture organisationnelle et modèles de gestion dans un environnement multiculturel. À son achèvement en mars 2015, il débouche sur des résultats significatifs. En premier lieu, il a permis une meilleure connaissance de deux firmes, tant au niveau de leurs stratégies globales que de la dialectique global-local (cas de la France, du Royaume-Uni, de la Norvège et du Brésil). L’objectif est notamment de déboucher sur des études comparées (entre Pechiney et Alcan ou Alusuisse, voire d’autres grandes firmes) et d’expliquer la genèse de la fusion de 2003. En second lieu, les recherches menées ont abouti à mieux comprendre les relations nouées entre les multinationales et les vallées de l’aluminium (Arvida et le Saguenay, Maurienne), sans exclure des comparaisons nationales (Pyrénées françaises) et internationales (Cameroun, Madagascar). Enfin, ont été engagés, à travers une campagne d’interviews, des travaux permettant de mieux comprendre la spécificité des modes de gestion des ressources humaines dans les deux entreprises, notamment chez Alcan.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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