MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2604866939 · doi:10.3917/grhu.103.0020

De la GRH instrumentale à la GRH partenariale : l’impact des stratégies territoriales

2017· article· fr· W2604866939 on OpenAlexaff
Odile Uzan, Élise Bonneveux, Isabelle Bories-Azeau, Bérangère Condomines, Miguel Delattre, Benjamin Houessou, Annabelle Hulin, Anne Loubès, Nathalie Raulet‐Croset

Bibliographic record

VenueRevue de gestion des ressources humaines · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBusiness Strategy and Innovation
Canadian institutionsUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans un contexte où la montée en puissance de la RSE et du territoire bousculent les modèles traditionnels de GRH, cet article vise à explorer l’hypothèse selon laquelle les stratégies territoriales mises en œuvre par les entreprises sont en lien, voire influencent les modalités de GRH qu’elles vont privilégier. Deux cadres théoriques sont mobilisés : l’analyse stratégique des entreprises et la RSE. A l’issue d’une recherche qualitative exploratoire menée auprès d’un échantillon de seize entreprises et sept acteurs territoriaux, trois principaux résultats émergent de ce travail. Premièrement, nous identifions trois types de stratégies territoriales que nous qualifions respectivement : « d’intégration symbiotique », de « différenciation territoriale » et « d’écosystémique », soulignant que la conception du territoire dans les modèles d’analyse stratégique évolue d’une conception instrumentale vers une conception responsable. Les résultats indiquent, deuxièmement, que les modèles de GRH évoluent également d’une GRH instrumentale vers une GRH responsable, et que cette évolution s’effectue en lien avec les stratégies territoriales adoptées par les entreprises de l’échantillon. Enfin, une typologie est proposée associant aux stratégies territoriales mises en évidence par la recherche, trois types de GRH : une « GRH vitale », une « GRH duale » et une « GRH responsable ».

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.271
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations16
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevue de gestion des ressources humainesSame topicBusiness Strategy and InnovationFrench-language works237,207