La construction d’un positionnement par les cadres de proximité : expérience et encadrement dans un service public
Bibliographic record
Abstract
Dans la fonction publique, le pilotage par la performance se diffuse, les réformes se succèdent et le travail des cadres comme celui des agents ne cesse d’évoluer. Les appropriations de ce système de pilotage sont diverses en matière de définition de la performance, de travail bien fait, de service rendu à l’usager et d’usage des indicateurs. Dans le cadre contraint de ce mode de pilotage, l’encadrement de proximité reçoit une prescription avant d’être lui-même prescripteur et se positionne entre travail prescrit, travail mesuré et travail réel. En fonction de son expérience, la prise de distance par rapport au pilotage par la performance d’une part et au travail réel des agents d’autre part est différente. L’objectif de l’étude est de caractériser l’activité des cadres de proximité et l’impact d’un mode de gestion sur les conditions de vie au travail. L’analyse qualitative proposée s’appuie sur l’analyse de l’activité des cadres : 12 entretiens avec des cadres de proximité, puis des observations ouvertes et systématiques de huit autres cadres de proximité de parcours professionnels variés et de structures encadrées différentes, au sein d’une administration française.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".