The human side of organisational change: improving appropriation of project evolutions
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article traite du succès du changement organisationnel. Nous introduisons ces travaux empiriques par une illustration du problème industriel : comment structurer le changement organisationnel pour assurer une appropriation correcte de l’état futur souhaité. À partir d’une analyse de la littérature, nous proposons une vision où le changement organisationnel est supporté par un double processus d’appropriation : appropriation au niveau de l’ensemble de l’organisation d’une part, et appropriation par les individus d’autre part. Nous montrerons ensuite que le projet est un moyen valide de gérer le changement organisationnel et de structurer le processus d’appropriation global par l’entreprise. Dans l’optique de soutenir le processus d’appropriation de la nouveauté par les individus, nous avons développé une méthode d’accompagnement intégrée à la gestion du changement par projet. Nous proposons un phasage générique des actions d’accompagnement par rapport aux phases d’un projet, et aux processus d’appropriation du changement par l’organisation et les individus. À partir d’une étude de trois ans des projets d’un acteur majeur du secteur aéronautique en France, nous présenterons enfin les apports de notre méthode au niveau de l’appropriation organisationnelle et individuelle.
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 | 0.020 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".