Mission possible : atteindre l'approvisionnement éthique
Bibliographic record
Abstract
Résumé Négociations mensongères, cadeaux compromettants, ententes obscures, comportements partiaux : il pourrait s’agir d’un scénario de film policier, pourtant nous parlons ici d’éthique en matière d’approvisionnement. En tant que fonction limitrophe de l’entreprise, gérant de surcroît un poste de dépenses important, l’approvisionnement est sans doute l’une des fonctions les plus vulnérables aux pratiques non éthiques. Dans ce contexte, il est crucial de bien cerner le sujet, ainsi que de mettre au point et d’appliquer des pratiques appropriées. Pour ce faire, il importe d’abord de relever la nature des défis et d’identifier les acteurs liés à l’éthique en matière d’approvisionnement, puis de se pencher sur deux questions fondamentales, soit : à qui incombe réellement la responsabilité de l’approvisionnement éthique? Quelles mesures permettent d’atteindre l’approvisionnement éthique? Face à la première question, la réponse renvoie surtout à la responsabilisation des individus en cause, soit les acheteurs et leurs supérieurs immédiats. Quant à la deuxième question, un modèle qui comprend neuf mesures regroupées sous trois niveaux d’action menant à l’approvisionnement éthique est élaboré.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".