Introduction de la pratique de la méditation au travail : quel cheminement ? Le cas du groupe Humanis
Notice bibliographique
Résumé
Initiée aux États-Unis, l’introduction de la pratique de la méditation en entreprise a gagné la France ces dernières années, et de nombreuses études ont permis d’analyser l’effet de ces pratiques au niveau individuel ou organisationnel. Toutefois, peu de travaux sont consacrés aux processus d’introduction de la pratique de la méditation en entreprise. Nous menons ici une exploration de ce processus en nous intéressant aux mécanismes et logiques qui le sous-tendent. Pour ce faire, nous avons conduit une recherche inductive qualitative à visée compréhensive, à l’appui d’une étude de cas approfondie. Le cas renvoie à un secteur pionnier, à savoir le secteur des mutuelles, au travers de la mutuelle Humanis avec laquelle nous avons signé un partenariat de recherche qui couvre la période 2017-2021. À l’appui de nos résultats, nous interprétons le processus d’introduction de la pratique de la méditation comme un enchevêtrement de logiques individuelles et collectives, qui suivent chacune leur cheminement sans qu’il ne soit observée de planification souhaitée ou maîtrisée. De plus, nous montrons que l’introduction de la pratique de la méditation n’est ni l’expression d’une volonté performative assumée et relayée par l’organisation, ni celle d’une volonté d’instrumentaliser la pratique de la méditation.
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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».