Comment appréhender les comportements de mobilisation collective des salariés
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’exigence de la satisfaction totale du client, le défi de l’innovation dans un univers turbulent et complexe de même que la volonté de réagir vite et de manière proactive à l’évolution de l’environnement conduisent l’entreprise à privilégier l’équipe de travail comme mode d’organisation. Le management s’efforce aujourd’hui de faire travailler les salariés ensemble et simultanément, et non plus séparément et de façon séquentielle. On souhaite renforcer la coopération entre les personnes, le partage des connaissances et la prise d’initiatives, et focaliser les énergies sur la réalisation d’un objectif collectivement partagé. Cet article vise à contribuer à l’enrichissement du concept de mobilisation, en préconisant une approche qui s’intéresse aux efforts déployés par les salariés vis-à-vis de leur collectif de travail. Dans un premier temps, nous clarifierons la notion de mobilisation collective. Dans un deuxième temps, nous expliquerons pourquoi il est utile d’appréhender celle-ci en partant des comportements adoptés volontairement par les employés. Dans un troisième temps, nous repérerons les principales dimensions de la mobilisation collective.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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".