La construction des dispositifs de GRH territoriale : grille d’analyse et modalités du processus de traduction
Bibliographic record
Abstract
Les projets de GRH territoriale trouvent leur origine dans le besoin de voir se développer de nouvelles formes de collaboration entre des acteurs privés et publics à l’échelle locale. Ces formes de collaboration inédites autour des ressources humaines d’un territoire méritent d’être appréhendées dans la complexité des processus qui concourent à leur émergence. En mettant en perspective deux cas de GRH territoriale français, cet article propose une grille d’analyse des dispositifs de gestion élaborés et examine comment s’y forme un réseau d’acteurs. Grâce à la théorie de l’acteur-réseau, l’accent est mis sur trois modalités du processus de traduction permettant de surmonter plus aisément la mise à l’épreuve que représente la construction d’un réseau d’acteurs : la capacité diversement répartie des acteurs à « reproblématiser », le caractère intensif ou extensif de l’enrôlement, et l’acceptabilité sociale des conséquences relationnelles inscrites dans les instruments de gestion produits.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".