Centralité de réseaux et similitude de discours : une approche sociosémantique du leadership émergent dans les groupes de travail
Bibliographic record
Abstract
Parmi les études sur le leadership émergent dans les groupes, les théories de la communication ont mis l’accent sur la structure des réseaux de liens interpersonnels d’influence ou sur le contenu du discours. Toutefois, ces deux aspects communicationnels du leadership ne sont pas indépendants l’un de l’autre. Cette étude vise à mieux comprendre leurs interrelations à l’aide d’une approche sociosémantique. Nous faisons l’hypothèse qu’il existe une relation entre le leadership émergent d’un membre d’un groupe, estimé par sa centralité dans le réseau de liens d’influence, et la similitude sémantique entre les discours des membres du groupe, estimée par la proportion de champs sémantiques partagés. Pour vérifier cette hypothèse, nous analysons les données sémantiques issues d’enregistrements de 45 réunions de petits groupes de travail (sur une période de 10 semaines) et les données réseau issues de questionnaires sociométriques hebdomadaires complétés par les membres. Les résultats montrent que la centralité de l’acteur dans le réseau de liens d’influence et la proportion de champs sémantiques partagés avec les membres du groupe sont significativement corrélées et suggèrent que la dissimilarité sémantique serait liée à une dynamique d’exclusion de la personne du réseau de liens d’influence. Ces résultats nous ont conduits à formuler la théorie d’un seuil de similitude autour duquel la relation entre similitude et influence s’inverse. La démonstration empirique de la relation entre les liens interpersonnels d’influence et la similitude de discours constitue une contribution importante de cette étude à une meilleure connaissance du leadership émergent dans des groupes naturels.
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 | 0.017 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".