Par-delà le scandale ! Comprendre les vulnérabilités organisationnelles à la base des crises et trouver des stratégies pour mieux gérer les risques éthiques
Bibliographic record
Abstract
Cet article se veut une illustration de nos recherches sur les scandales et la production de connaissance concernant les vulnérabilités organisationnelles. Il présente un segment des résultats de l’analyse découlant de la recherche exploratoire faite au sein de la nouvelle administration municipale de la Ville de Laval. Cette recherche voulait valider l’utilité des diagnostics des risques éthiques pour les organisations qui tentent de se sortir de la tourmente d’un scandale. Notre chantier de recherche sur la gestion des risques éthiques dans les organisations publiques a été développé pour pallier les limites du champ d’intervention traditionnel de l’éthique appliquée, c’est-à-dire une éthique purement individuelle qui se limite trop souvent à mettre en doute la responsabilité professionnelle des acteurs et faire la promotion de la stricte compétence éthique des acteurs.Nous embrassons ici plutôt une démarche de recherche orientée vers une éthique dite institutionnelle, c’est-à-dire une éthique qui invite à remettre en question les actions individuelles et collectives en les mettant en contexte dans les situations d’actions. L’éthique institutionnelle qui est sous-jacente à l’approche défendue dans ce texte nous amène à réfléchir tant sur la qualité des conduites professionnelles que sur les facteurs qui, dans l’environnement du travail, ont une incidence négative sur la qualité des conduites. Le but de cet article est de démontrer que la recherche sur l’éthique dans les services publics ne peut plus se faire en vase clos autour de l’analyse des valeurs éthiques et la résolution des dilemmes éthiques, elle doit plutôt s’ouvrir à des analyses plus systémiques en jetant un regard analytique tant sur le cadre normatif, les instances régulatoires, la culture organisationnelle, le design institutionnel et les processus de gestion ; tout cela pour mieux saisir toutes les dimensions institutionnelles qui influencent la qualité des conduites des acteurs organisationnels.
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 | 0.014 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".