Bibliographic record
Abstract
Les changements qui touchent l’identité de l’organisation ou de ses membres sont parmi ceux qui risquent le plus d’échouer ou de causer des dommages. En effet, ils peuvent entraîner des résistances farouches, aussi bien à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’organisation. Or, il n’est pas toujours facile de cerner en quoi un changement peut menacer l’identité de l’organisation, d’un groupe ou d’une personne. C’est pourquoi les résistances d’origine identitaire sont pour la plupart inattendues et mystérieuses aux yeux des porteurs du changement. Cet article met en lumière ce que sont les menaces identitaires, et leurs impacts potentiels en termes d’insécurité et de réactions défensives. Afin de prévenir ou d’apaiser ces menaces, l’article passe en revue quelques conditions de succès à respecter et propose cinq balises identitaires auxquelles prêter attention dans la lecture et l’accompagnement du changement. Enfin, il fait quelques mises en garde éthiques et pratiques à considérer lorsque le changement touche directement l’identité.
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 | 0.006 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".