Les structures participatives d'influence du personnel sur les décisions : enquête auprès de PME
Bibliographic record
Abstract
L’école du management participatif étend son influence sur les entreprises, et notamment au sein des PME. Deux éléments fondent ce renouveau : Le «on fait mieux ensemble, que chacun séparément» exprime l’idée que le tout peut être supérieur à la somme des parties dans le domaine de l’action. Cet article présente une enquête auprès de PME françaises, ayant comme problématique et comme enjeu l’état des modalités de gestion et de régulation interne de la prise de décision. Elle repose sur la connaissance du fonctionnement réel des structures et dispositifs participatifs. Le choix des PME repose sur le constat suivant : les méthodes managériales y sont différentes de celles des grandes entreprises et par conséquent les PME constituent un champ d’investigation en soi. Trois parties structurent l’exposé des résultats de cette recherche. Il discute de la filiation théorique du management participatif considéré comme une école de la gestion des ressources humaines axée sur les processus de décision dans l’entreprise. Les références à des travaux de management et de sociologie des organisations permettent de dégager une perspective stratégique pour la participation. Partant de là, l’article présente la construction des hypothèses de cette recherche, l’enquête elle- même et la méthodologie de collecte de l’information. Enfin, la troisième partie expose les variétés de dispositifs participatifs qui se sont dégagés de l’échantillon des entreprises. Deux points sont abordés : leur description, et les éléments caractéristiques de leur fonctionnement.
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 | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".