Le partage des rôles et des responsabilités à l'égard du pilotage des communautés de pratique
Bibliographic record
Abstract
Résumé Une communauté de pratique correspond à un groupement d’individus partageant un intérêt commun et échangeant entre eux leurs connaissances et leurs compétences de manière créatrice afin d’accroître la performance de l’organisation. Les communautés de pratique prennent depuis quelques années une place croissante au sein des organisations. Pourtant, nous en savons peu sur le partage optimal des rôles et des responsabilités entre divers acteurs eu égard à la création et à la gestion de ces communautés. En nous basant sur deux études de cas, nous indiquons que le partage des rôles et des responsabilités évolue en fonction du stade d’évolution des communautés de pratique. Puis, nous recommandons des rôles à l’égard de trois grands acteurs. Dans le cas des parrains ou de la haute direction, il s’agit d’appuyer l’existence de la communauté et de lui donner un souffle, de promouvoir les connaissances que la communauté produit et de réduire son engagement avec l’évolution de la communauté. Dans le cas des animateurs, il s’agit de construire l’identité de la communauté et de veiller sur les échanges qui y ont lieu, de moduler leur engagement selon l’évolution de la communauté et de gérer le transfert des rôles et des responsabilités aux membres de la communauté. Enfin, dans le cas des membres participants et des techniciens, il s’agit de participer aux échanges dans la communauté et de faciliter ceux-ci de même que d’accroître leur engagement avec l’évolution de la communauté. Fonctions : management, GRH, TI
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 | 0.008 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".