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Record W1977712166 · doi:10.4000/ethiquepublique.112

Changement culturel et organisationnel par le biais d’une approche éthique : l’exemple de la police municipale de Lausanne

2009· article· fr· W1977712166 on OpenAlexvenueno aff
Pierre-Alain Raemy, Stéphanie Meylan

Bibliographic record

VenueÉthique Publique · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicOccupational Health and Safety Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cœur de la société, dont elle hérite les contradictions, la police vit depuis quelques années des mutations internes et externes de plus en plus importantes et rapides. Toujours utiles, surtout dans l’urgence, les méthodes habituelles de commandement héritées de la culture militaire, basée sur une forte hiérarchisation, semblent néanmoins montrer leurs limites face à la complexification de l’environnement et des problèmes à résoudre. Il semble dès lors indispensable d’inventer une autre approche, portée par des managers de proximité qu’il convient d’armer pour cela, ce qui suppose également de réinvestir dans la structure de management, de revisiter certaines politiques internes, ou encore de travailler sur les pratiques réelles en commençant… par le haut. Gouverner par la culture et attribuer un rôle central à la ressource humaine n’est cependant pas chose aisée et demande du temps et de la persévérance. Cette nouvelle logique requiert de gros efforts d’analyse et un apprentissage collectif de modes plus simples de résolution des problèmes, ce qui nécessite un supplément extraordinaire d’organisation. S’appuyer sur ce qui fonctionne bien et l’enrichir par une approche nouvelle basée sur l’éthique, tel est le pari un peu fou que s’est lancé la police municipale de Lausanne au début de ce siècle. Le présent article résume le contexte et les principaux aspects d’une démarche qui s’inscrit dans une perspective durable. En parallèle, sont présentés des éléments de la littérature scientifique en lien avec la santé au travail des employés. Cet article met également en évidence quelques limites, écueils et risques inhérents à ce type de démarche.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.152
Threshold uncertainty score0.303

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0120.021
Scholarly communication0.0110.004
Open science0.0010.006
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.043
GPT teacher head0.408
Teacher spread0.364 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2009
Admission routes1
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