De l'organisation scientifique du travail à la gestion de la chaîne d'approvisionnement :
Bibliographic record
Abstract
Résumé Au cours des 100 dernières années, la gestion des opérations et de la logistique a connu de grandes mutations. Cet article retrace les principaux événements qui se sont produits dans ce domaine de connaissances, où les préoccupations de la pratique de la gestion sont passées de la gestion des activités d’exécution, préconisée par le taylorisme, à celle de la chaîne d’approvisionnement. L’explosion des connaissances que cette gestion entraîne et qui marque l’époque d’intégration que vit actuellement ce domaine pose d’importants défis aux gestionnaires des opérations et de la logistique. Cet article adopte une perspective contextuelle pour décrire les principaux événements qui ont alimenté le passage de l’organisation scientifique du travail à la gestion de la chaîne logistique, où la production devient un maillon d’un ensemble intégré. Tout d’abord, l’article décrit les principales dimensions qui façonnent la fonction «opérations». Ensuite, il présente les grands traits de l’évolution de chacune de ces dimensions en soulignant certains événements majeurs. Puis, il fait ressortir les principaux enjeux concernant les dimensions discutées ainsi que les grands défis que la fonction doit relever. Enfin, il fait le point sur les principales incidences de ces défis sur le champ de connaissances de la gestion des opérations et de la logistique.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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".