L’analyse des organisations : un regard sur la production de langue française contemporaine (1950-1990)
Bibliographic record
Abstract
Depuis l’entre-deux-guerres où l’on voit apparaître les premières études américaines sur la question, notamment celles d’Elton Mayo, l’intérêt pour les organisations n’a fait que croître dans la plupart des pays industrialisés. Dans les pays anglophones et plus particulièrement aux États-Unis, berceau des premiers travaux dans le domaine, l’analyse des organisations est devenue, dès le début des années soixante, un champ à part entière. La croissance économique, la prolifération des organisations et leur développement, « la rationalisation du monde » ont en effet amené de plus en plus de chercheurs occidentaux à tenter de comprendre la dynamique sociale des ensembles organisés. Au cours des dernières années, cet intérêt a été renforcé par l’échec des solutions collectivistes, l’engouement pour l’entreprise et la gestion que connaît, de nos jours, l’Occident, et plus généralement par l’importance de penser le monde en termes d’organisation. Par rapport à cette tendance générale, que l’on peut aisément relever un peu partout dans les pays industrialisés, l’objet de cet article sera de montrer comment le champ francophone s’est développé et comment il se distingue encore aujourd’hui du champ anglo-saxon, notamment de l’analyse des organisations telle qu’elle se pratique majoritairement en Amérique du Nord.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".