Directeurs de sécurité en entreprise et consommation de la sécurité. Étude exploratoire canadienne
Bibliographic record
Abstract
Cette étude exploratoire traite de certaines logiques de consommation sur le marché de la sécurité, et plus précisément du rôle qu’y jouent les directeurs de sécurité en entreprise. En effet, alors qu’indubitablement la sécurité est aujourd’hui en partie produite sous la forme d’un bien de consommation, force est de constater que le savoir cumulé sur les dynamiques du marché au travers duquel cette sécurité est produite présente un déséquilibre certain : les producteurs de sécurité marchandée ont ainsi été largement plus étudiés que les consommateurs. Or, comprendre le fonctionnement du marché nécessite autant de se pencher sur les mécanismes de l’offre que sur ceux de la demande, objet du présent article. À partir d’une dizaine d’entretiens semi-directifs avec les responsables des départements de sécurité auprès de grandes entreprises (celles-ci faisant partie, avec l’État, des deux plus importants clients de l’industrie), il a été possible d’apporter un certain éclairage sur les dynamiques qui sous-tendent la demande dans le marché de la sécurité. Comparant leur fonction à celle de consultant, les directeurs de sécurité en entreprise se présentent ainsi comme des producteurs de la demande. Les données mettent aussi de l’avant le rôle crucial joué par le capital social. Enfin, il apparaît que la sécurité consommée par l’entreprise s’apparenterait plus à une pratique qu’à une fin en soi.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 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".