Comment mesurer la relation humain-technologies-organisation ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à restituer une recherche relative à la mise au point d’une échelle de mesure de la relation entre l’humain, la technologie et l’organisation. Tout d’abord, les auteurs débattent des différents modèles théoriques de l’acceptation des technologies (technology acceptance model, théorie de la satisfaction de l’utilisateur, la théorie de la nonconformité aux attentes), puis proposent de considérer que la relation entre l’humain, la technologie et l’organisation peut s’appréhender selon une approche symbiotique qui considère qu’humains et technologies sont reliés par des rapports de forte dépendance, voire de fusion réciproque ou de couplage mutuel. La présentation d’un modèle de la symbiose humain-technologie-organisation donne ensuite lieu à l’élaboration d’un questionnaire administré à un échantillon de 172 personnes. Enfin, les analyses soulignent que l’approche symbiotique fournit des niveaux d’explicativité très intéressants, notamment en soulignant l’importance du couplage entre l’humain et la machine, et en révélant ainsi que les liens qui tissent la relation entre l’humain, l’organisation et la machine peuvent être dits mutuellement dépendants. Cet article propose donc une alternative aux modèles qui insistent sur les conditions d’acceptation des technologies par l’humain en montrant qu’aujourd’hui les technologies contemporaines sont en passe de devenir des symbiotes qui, d’un point de vue métaphorique, se couplent avec les individus.
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 | 0.006 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".