Apprentissage collectif et réflexivité systémique : le rôle des acteurs tiers dans la structuration des méta-organisations
Bibliographic record
Abstract
Les méta-organisations apparaissant dans les territoires pour répondre à de nouveaux besoins sociaux sont issues de processus d’action collective. Les acteurs porteurs de ces dynamiques sont confrontés à la difficulté de sortir de leurs routines et d’exprimer leur capacité d’agence dans des contextes institutionnels poussant à la reproduction. Au travers du cas de la création d’un groupement d’employeurs en Belgique, nous voyons que ces innovations requièrent un apprentissage collectif basé sur la réflexivité des acteurs. Cette réflexivité ne peut être uniquement cognitive, mais doit être abordée de manière systémique, en travaillant parallèlement et en interaction les dimensions cognitive, politique et pragmatique de la réflexivité. Les acteurs tiers jouent un rôle crucial dans le soutien à ces processus d’apprentissage collectif, en endossant une fonction de tercéisation qui met les partenaires des projets innovants en capacité de travailler les différentes dimensions de leur réflexivité.
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 | 0.011 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".