La gouvernance associative : entre diversité et normalisation
Bibliographic record
Abstract
La question de la gouvernance des associations – entendue comme le mode de structuration des rapports entre les parties prenantes autour d'un projet collectif – est devenue un élément fondamental pour assurer la pérennité financière des associations et permettre aux financeurs d'évaluer plus efficacement la qualité des associations. La valorisation de bonnes pratiques de gouvernance a justifié la généralisation des audits et des labels de transparence visant à une normalisation des pratiques. En effet, l'efficacité de l'action associative repose en grande partie sur une bonne utilisation des fonds et le maintien de la confiance des pouvoirs publics, et plus largement des bailleurs de fonds, dans cette efficacité. En ce sens, des outils permettant de rendre des comptes participent au maintien de ce lien de confiance. L'un des enjeux de cette normalisation du mode de gouvernance associatif est de savoir si l'importation des outils peut se résoudre par une simple transposition du modèle de l'entreprise ou si une diversité de modes de gouvernance peuvent coexister pour répondre aux spécificités des différents types d'associations. Nous défendons l'idée que la tension entre la prise en compte de la diversité des formes de gouvernance associative et la pression exercée pour un rapprochement avec celles des entreprises peut se résoudre par la promotion du concept d'innovation sociale.
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 | 0.006 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".