La gestion des ressources humaines des entreprises fournisseurs-partenaires : l'impact de la politique d'achat d'un grand groupe donneur d'ordres
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche est une étude descriptive et empirique de l’impact de la politique d’achat du groupe industriel Ford sur la GRH des entreprises fournisseurs-partenaires. En référence aux modèles théoriques proposés par H. Mahé de Boislandelle pour l’étude de la contingence en GRH, cette recherche vise à analyser l’intégration de la fonction sociale dans une relation d’impartition. Une enquête a été réalisée auprès d’un échantillon de producteurs de biens intermédiaires, achetés localement par les usines Ford et à l’échelon européen. Il apparaît que le degré de partenariat influence la GRH des entreprises fournisseurs-partenaires, qui revêt de ce fait trois configurations distinctes. Le contenu de ces mix sociaux identifiés respectivement comme une perception contraignante de la GRH, une vision stratégique de cette fonction et une politique sociale stimulée parles exigences en matière d’assurance qualité du donneur d’ordres, est spécifique en termes de pratiques de gestion et d’effets sur l’organisation.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".