Bibliographic record
Abstract
Résumé La culture, qu’elle soit sociétale ou organisationnelle, joue le rôle de liant qui unit les membres de la société ou de toute organisation sociale partageant les mêmes valeurs, normes, croyances et autres schèmes mentaux qui orientent divers comportements individuels ou collectifs. Une telle perception de la culture occulte les paradoxes qui lui sont inhérents et qui font la complexité de toute culture. Par ailleurs, l’instrumentalisation de la culture dans le domaine de la gestion vise la recherche de l’harmonie entre culture et structure. Or cette harmonie est illusoire si la gestion ne prend pas en considération les paradoxes en présence. Ainsi, la culture organisationnelle n’en est pas une. De plus, l’intérêt de la notion de culture pour la gestion réside dans la possibilité de l’utiliser comme moyen pour diriger les comportements vers les objectifs recherchés et comme outil de diagnostic de l’harmonie et des paradoxes influant sur le processus de gestion. Ce fait est illustré par l’expérience de trois entreprises tunisiennes où les paradoxes culturels sont rendus évidents par l’introduction de nouvelles politiques de gestion du système d’information et/ou des ressources humaines.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".