La gouvernance comme modalité de gestion ou mot-valise en Afrique : analyse de contenu de discours en milieu universitaire au Burundi
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est de montrer qu’au-delà de la littérature managériale, la notion de gouvernance relève des perceptions, ainsi que des représentations de la situation économique et socioculturelle qu’ont les acteurs d’une organisation à un moment donné. Dans cette recherche, la polysémie de ce concept est remise en question au travers de discours d’étudiants du Burundi, pour en comprendre la portée et les enjeux. Les résultats de l’analyse de contenu des discours permettent de montrer que le monde lexical relatif à la gouvernance qui émerge du discours de ces étudiants conduit à la décrire plus selon la situation socioéconomique et politique de leur pays. En d’autres termes, le discours se réfère davantage à l’environnement social, économique, et politique de l’organisation d’appartenance, plutôt qu’aux caractéristiques de la gouvernance soutenues notamment par la littérature, et/ou le discours managérial. Cette description singulière de la gouvernance repose en fait la question du discours sur ce concept. En effet, le discours managérial a tendance à omettre les particularités socioculturelles dans ce qu’il avance comme définitions ou descriptions de la gouvernance. Il faut encore noter que ce discours managérial sur la gouvernance semble avoir un effet instituant le discours scientifique en la matière, et par là même, les dispositifs légaux.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 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".