Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article vise deux objectifs : cerner les raisons d’investir dans une université corporative et préciser les options qui s’offrent aux gestionnaires lorsqu’il s’agit de mettre en place une université corporative. À partir d’une analyse des principaux moteurs d’une économie basée sur le savoir, nous en tirons les conséquences pour les organisations : une dépendance accrue des stratégies liées aux connaissances et donc la nécessité de gérer ces connaissances de façon systématique. En particulier, nous insistons sur la relation entre les connaissances et l’avantage stratégique et nous démontrons en quoi les universités corporatives peuvent être des outils de formulation et de mobilisation du curriculum corporatif. Nous explorons ensuite ce que peuvent être les universités corporatives en spécifiant la nature des choix à effectuer. Le texte se termine sur une interrogation quant aux perspectives futures de ces outils.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".