Réflexions croisées sur la gestion des compétences en France et en Amérique du Nord
Bibliographic record
Abstract
Si la gestion des compétences est encore un sujet d’actualité à la fois pour les gestionnaires de ressources humaines et pour bon nombre de responsables d’entreprise, c’est que l’objet même de cette gestion ne cesse de prendre de l’importante au sein des nouveaux systèmes productifs et face aux nouvelles contraintes de l’environnement. Pourtant, ces nouvelles approches, dont on parle beaucoup, sont peu et mal connues, et ne sont que très rarement mises en perspective au plan international. Il peut donc être intéressant, partant d’un enjeu « théoriquement » similaire — la compétence — de voir de quelle façon ces logiques et ces modes de gestion ont été conceptualisés, instrumentés et implantés de chaque côté de l’Atlantique. L’analyse conduit à observer que si les deux systèmes se sont constitués de façon contingente, et que certains facteurs lourds leur sont encore associés aujourd’hui, d’autres forces poussent vers une certaine standardisation, pour ne pas dire universalisation des approches dans ce domaine désormais central de la gestion des ressources humaines.
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 | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".