Notice bibliographique
Résumé
Résumé Alors que l’approche rationnelle et quantitative a dominé la recherche en gestion des opérations (GOP) au cours des dernières décennies, les méthodes qualitatives sont très appropriées pour étudier les phénomènes de GOP dans le monde réel et pour influencer la pratique managériale. Le format du groupe de discussion est moins fréquemment utilisé que les entretiens individuels dans la recherche qualitative en gestion des opérations. Pourtant, il existe un courant de recherches intéressantes et pertinentes qui rendent compte de l’application réussie de cette technique, qui convient parfaitement à la recherche exploratoire. Plus précisément, les groupes de discussion permettent de recueillir des données riches auprès d’un grand nombre d’individus afin d’éclairer une question de recherche nouvelle, complexe ou mal comprise du point de vue des personnes qui vivent le phénomène. Ce chapitre illustre cette technique en décrivant pourquoi et comment elle a été utilisée pour répondre à la question de recherche suivante : comment les responsables qualité participent-ils au processus de transformation digitale de leur entreprise ? Ce chapitre encourage les managers chercheurs et autres chercheurs en début de carrière à envisager l’utilisation cette technique de recherche pour recueillir tout ou en partie leurs données empiriques.
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 | 0,030 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,014 |
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 ».