Communication entre pouvoirs publics, entreprises et associations : du conflit de légitimité au renforcement des légitimations
Bibliographic record
Abstract
Que se passe-t-il quand des entreprises développent une stratégie de communication au sujet d'un partenariat qu'elles ont entrepris avec une association de protection de l'environnement ou de défense des droits humains ?Quand un gouvernement est accusé par une ONG de ne pas respecter la dignité humaine en enfermant arbitrairement des demandeurs d'asile et envisage une réponse argumentée ?Quand pouvoirs publics, entreprises et associations entreprennent de réfl échir à leur manière de communiquer à propos des uns et des autres, ils mettent en jeu leur propre légitimité en s'efforçant de l'accroître soit par contagion, soit en se démarquant, voire en s'opposant à des organisations dont les valeurs sont éloignées des leurs.Chacun de ces trois types d'organisation s'efforce de communiquer sur ses activités à partir d'une logique d'action et d'échange différente des deux autres.A travers la coopération ou le confl it, des processus de légitimation renforcent ou affaiblissent les organisations qui en sont les acteurs.1 Maîtres de conférence invités au Département de Communication, UCL. Recherches en communication, n° 25 (2006).ReC_25_2006.
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 | 0.026 | 0.070 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.046 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.026 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.011 | 0.007 |
| 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".