Usages et justifications des usages des outils de gestion de la performance dans une municipalité : apports des économies de la grandeur
Notice bibliographique
Résumé
Bien que les municipalités soient confrontées aux critiques liées à la managérialisation des services publics, la problématique de la gestion de la performance occupe encore une place importante dans leur mode de gestion. En conséquence, les outils de gestion de la performance (OGP) prolifèrent et renvoient à des comportements et usages variés des acteurs. Dans une perspective d’amélioration de la performance face aux enjeux sociétaux, cette recherche par une démarche abductive propose de comprendre les usages des OGP dans une municipalité au Québec. Si les usages des OGP se traduisent par les interventions sur les composantes d’artefact et de schèmes d’utilisation des outils, nous découvrons qu’ils sont aussi influencés par la justification des acteurs. Nous nous sommes inspirés de la théorie instrumentale des outils de gestion (Lorino, 2002) et de la théorie des économies de la grandeur (Boltanski et Thevenot, 1991) pour examiner comment les acteurs utilisent et justifient les usages des OGP.Les résultats de l’étude de cas mettent en évidence en dehors des absences d’usage deux principaux usages : les usages de dépendance et les usages d’amélioration. Cette variété d’usage ne renvoie pas nécessairement à une justification univoque centrée sur la logique d’efficacité et d’efficience économique que soutient le pragmatisme de l’outil de la théorie instrumentale. Sur la base de la théorie des économies de la grandeur, ces usages correspondent en réalité à des justifications plurivoques et complexes que mettent en avant les acteurs pour donner du sens à leurs pratiques. Nous concluons finalement à une hybridité des usages-types des OGP mettant en relation la logique managériale et le monde industriel, la logique bureaucratique et les mondes civique et domestique. Les implications de cette recherche sont orientées vers un management des usages controversés des OGP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».