Vers un cadre conceptuel socio-constructionniste pour appréhender l’acceptabilité sociale
Bibliographic record
Abstract
Les controverses impliquant entreprises et communautés locales autour de grands projets de développement défraient l’actualité. Dans le contexte actuel de multiplication des controverses socio-économico-environnementales et de demande grandissante d’implication de la société civile dans la prise de décision liée aux projets dits de développement, le concept d’acceptabilité sociale s’impose comme un défi de gestion dans le microsome des promoteurs de projets majeurs, des décideurs publics et dans la sphère médiatique. Ces enjeux – qui introduisent de nouvelles formes d’incertitudes managériales et sociotechniques – donnent lieu à de nouveaux défis théoriques pour la recherche en management. Ainsi, notre étude suggère d’ancrer l’acceptabilité sociale dans les développements récents du socioconstructivisme, offrant une nouvelle conceptualisation de ce concept sur la base de la production interactive d’ordres négociés. Ce faisant, notre cadre conceptuel permet une meilleure compréhension du processus par lequel les entreprises et les parties prenantes locales négocient leurs champs d’actions, et du processus par lequel les entreprises parviennent à développer et à cultiver l’acceptabilité sociale de leurs projets en développant et en maintenant des formes organisationnelles hybrides favorisant la cohabitation de plusieurs logiques d’action.
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 | 0.015 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.049 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.021 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".