Comment résister à l'effet de normalisation : le défi des banques coopératives
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous analysons le processus de changement institutionnel et organisationnel des banques coopératives françaises en étudiant l’effet de normalisation et le phénomène d’homogénéisation découlant du cadre réglementaire et institutionnel sur leur mode de gouvernance. Nous démontrons que les banques ou groupes bancaires coopératifs, malgré leurs spécificités, tendent à s’aligner sur les objectifs de rentabilité financière et de productivité, les critères de gestion et les modes de gouvernance des banques à capital-actions sous l’influence du contexte institutionnel et sous l’influence d’un phénomène d’imitation des bonnes pratiques. Cette logique de réglementation des banques, destinée au premier chef à contenir le risque systémique, ne contribuerait-elle pas, paradoxalement, à l’augmenter ? Par son effet normalisateur et l’uniformisation des pratiques de gestion et de gouvernance qu’elle favorise, ne tend-elle pas à uniformiser la vulnérabilité au lieu de renforcer la diversité des institutions financières, qui est au contraire source de stabilité ?
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 | 0.010 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| 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".