Pour une autre théorie de la décision : retour sur la faillite de la Banque Barings (et de sa hiérarchie...)
Bibliographic record
Abstract
Les théories dominantes de la décision font de l’information et de sa perception l’élément déterminant du processus de décision. Or la faillite de la Banque Barings pose un problème majeur à ces théories : les dirigeants de cette vénérable institution ont reçu, dans les mois qui ont précédé la faillite, de nombreux signaux d’alarme et n’ont pourtant rien fait pour empêcher la catastrophe. Nous proposons de réinterpréter ce cas d’école, à partir d’une approche résolument constructiviste, montrant que ces dirigeants se sont construit une réalité qui, à leurs yeux, constituait La Réalité, une Réalité dans laquelle l’imposture du jeune trader Nick Leeson était tout simplement impossible. Pour « entrer » dans cette « réalité » des dirigeants de la banque, nous mobiliserons la théorie des « possibles » et des « impossibles » élaborée par Andreu Solé.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".