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Record W1938507957 · doi:10.3917/enic.012.0009

Performativité des chartes d'utilisation des réseaux socionumériques en entreprise. Une pragmatique par l'engagement et la contrainte

2012· article· fr· W1938507957 on OpenAlexaff
Benoît Cordelier, Pauline Breduillieard

Bibliographic record

VenueLes Enjeux de l information et de la communication · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé Les médias socionumériques investissent les entreprises et en bousculent les frontières. Depuis cet avènement, elles sont confrontées à des défis en termes de discipline, de réputation et de confidentialité en raison notamment de la difficulté à définir les périmètres entre public et privé, personnel et professionnel. Pour se protéger, elles ont commencé à adopter des chartes d'utilisation, d'usage ou codes de bonne conduite sur les réseaux socionumériques (RSN). Dans une approche pragmatique en prenant à la fois appui sur la notion de performativité, issue de la théorie des actes de langage, et de celle d'engagement, à partir de la sociologie des organisations, nous nous intéresserons aux mécanismes et aux modalités qui permettent d'étendre la portée des chartes d'utilisation des médias socionumériques (CUMSN) au-delà de la seule sphère professionnelle. Après nous être penchés sur les conditions d'émergence des CUMSN, nous nous appuierons sur une analyse d'exemples nord-américains et européens afin de montrer comment les modalités de l'engagement des employés sont contraintes par la portée réglementaire des CUMSN.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.027
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.333
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0270.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0000.006
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.119
GPT teacher head0.439
Teacher spread0.319 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2012
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