Les chemins de la légitimité en contrôle de gestion : processus d’acceptation ou de rejet d’un outil de gestion au sein d’une PME
Notice bibliographique
Résumé
Par le biais d’une étude exploratoire, l’objectif de cet article est de comprendre les mécanismes d’acceptation ou de rejet d’un nouvel outil de gestion au sein d’une PME, et ce, à travers le prisme de la légitimité. En analysant l’introduction par le contrôleur de gestion de deux outils de gestion, l’un rejeté, l’autre accepté, et le processus social de jugement de ces outils, l’article souligne la confusion et l’interdépendance de la légitimité de l’outil et de celle du contrôleur. Le contrôleur est ainsi acteur de la légitimation de l’outil. L’étude présente également un modèle émergent des chemins de la légitimité pour les outils de gestion. Il souligne l’importance des indices de validité sur lesquels l’évaluation peut se reposer. Le contrôle de gestion demeurant une pratique importée, en l’absence de sources externes de validité, il semble indispensable de s’appuyer sur une source interne de validité qui, dans le cas de la PME, pourrait être notamment le soutien actif du dirigeant.
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 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 | 0,018 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,019 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».