Bibliographic record
Abstract
L’avènement des nouvelles technologies et le développement de la société de connaissance n’ont fait qu’amplifier le rôle central de l’expert dans l’organisation. Plus que tout autre individu évoluant dans un milieu professionnel, son évaluation s’avère incontournable et cruciale. Du point de vue managérial pourtant, cette nécessaire évaluation génère très souvent de nombreuses frustrations de l’ensemble des parties prenantes. Notre travail de recherche s’attache à comprendre et à apporter des éléments de réponse à une évaluation des experts qui soit acceptable par eux –mêmes, par les dirigeants de l’organisation et par les autres parties prenantes (Etat, clients, actionnaires, fournisseurs…). Il met en évidence deux grandes modalités de l’évaluation : l’évaluation contrôle et l’évaluation régulation, pour lesquelles les réactions des experts sont diamétralement opposées. Notre méthodologie de recherche utilise des études de cas entreprises auprès d’une trentaine d’experts de deux secteurs d’activité différents.
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 | 0.086 | 0.136 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".