Le contrôle de gestion dans l'Assemblée évangélique chrétienne du salut pour tous (AECST) : apport des sciences de la gestion à la praxéologie pastorale
Bibliographic record
Abstract
La crédibilité des Églises évangéliques a été mise à rudes épreuves par les temps qui courent si l’on se fie à ce qui est rapporté autant dans la presse écrite que dans la presse parlée à la grandeur du pays. L’un des principaux facteurs alimentant la quasi totalité des opinions négatives sur ces lieux réputés être « lieu de la rencontre entre les croyants et le Divin », c’est le manque de rigueur dans la gestion de leurs différentes activités. En dépit des rumeurs et des soupçons, certaines Églises essaient de se démarquer des mauvaises pratiques qui ne font que miner la réputation de la plupart d’entre elles. Afin d’amener les lecteurs sur des pistes éclairantes, je vais problématiser et proposer, de façon succincte, les différentes étapes du contrôle de gestion dans une Église évangélique grâce à l’observation et à l’analyse de cette pratique. Mon observation portera sur une Église, en particulier, qui en est à sa douzième année de fonctionnement et qui connaît une importante croissance au fil du temps. En tant que Pasteur de cette Église, tout en m’inspirant de mes expériences personnelles dans la gestion de diverses équipes d’employés dans la Société de Transport de Montréal (STM) , je vais esquisser les grands traits des valeurs privilégiées qui ont été à la base de ce succès.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".