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Prendre la mesure des effets de la médiation intra-organisationnelle : exploration des dispositifs internes

2021· dissertation· W7151061429 sur OpenAlexaboutno aff
Marie-Luce Stephan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrade unionWork (physics)Social impact

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repenser les dispositifs internes de traitement des conflits interpersonnels survenant au sein d’équipes de travail, à l’aune de la qualification et de l’analyse des attentes et des besoins aussi bien individuels, collectifs que organisationnels, révélés à l’occasion d’une large étude réalisée sur des terrains organisationnels diversifiés en termes d’effectifs, de structures juridiques ou d’activités, localisés de plus en France, en Suisse et au Québec. L’étude des données collectées lors d’entretiens semi directifs, de consultations en ligne, d’études internes, en parallèle d’une expérience in vivo, a permis d’asseoir la conception d’un modèle multi-factoriel d’appréciation des situations conflictuelles intra-organisationnelles d’une part, et d’élaborer un référentiel de traitement des conflits interpersonnels au regard des finalités révélées à l’issue de notre travail de recherche d’autre part, à destination de toute organisation désireuse de prévenir, réguler ou résoudre les conflits interpersonnels qui émergent en son sein.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,296 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
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