Bibliographic record
Abstract
L’auteur poursuit la présentation de ses travaux d’exploration d’un « nouveau paradigme coopératif ». De l’émergence de ce nouveau paradigme (Recma, n° 275-276) à son implantation (Recma, n° 295), il nous avait montré l’enjeu, pour la coopérative, de mettre en œuvre des pratiques cohérentes qui soutiennent la loyauté des employés et des clients-membres. Dans cet article, il se place du côté des acteurs clés que sont les gestionnaires et les clients-membres pour identifier ce qui peut les inciter à investir le modèle coopératif, au-delà de la seule dimension idéologique. L’intérêt des gestionnaires pour un modèle centré sur la loyauté est approché à partir des éléments d’une base de données regroupant cinquante et une caisses Desjardins. C’est le lien entre loyauté et performance en contexte coopératif qui est ainsi illustré. L’analyse des motivations du client-membre s’appuie sur une enquête conduite en 2005 auprès de quatre coopératives participant à une recherche-action, deux caisses Desjardins et deux coopératives agricoles d’approvisionnement. En soulignant la place centrale des pratiques d’affaires, elle permet de mettre en perspective les incitations à coopérer et à participer générées par une gestion de la loyauté.
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 | 0.013 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| 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".