Bibliographic record
Abstract
Cette thèse questionne l’idée, aujourd’hui largement partagée, d’une compression de l’espace dû aux TIC. Ceci est dû au peu d’attention que les recherches en Systèmes d’Information ont porté à la question de l’espace organisationnel, ainsi qu’au déterminisme technologique. Cette étude cherche à comprendre la relation entre espace organisationnel et TIC en partant de la théorie de l’affordance, fondée sur les travaux de J.J. Gibson. Une étude de cas multiple portant sur deux écoles de management, au Canada et en Angleterre, a été menée. Les pratiques spatiales des chercheurs ont été analysées à partir d’un modèle fondé sur la théorie de l’affordance, afin de vérifier le rôle des TIC dans la formation de ces pratiques. Les résultats montrent que cette approche théorique n’est en réalité pas pertinente pour l’étude des TIC de manière générale.Nous proposons une perspective alternative reposant sur la phénoménologie de la perception de Merleau-Ponty. Au regard des 2 cas étudiés, cette approche suggère que les TIC ont un double effet : elles compriment et étendent l’espace simultanément. Les TIC constituent un point focal où les espaces proches et éloignés convergent pour produire une unique sphère d’expérience. Notre étude développe les concepts merleau-pontiens d’intentionnalité, de schéma corporel, d’habitus, de corps-connaissant et corps habituel dans le contexte des pratiques spatiales des chercheurs. Nous proposons d’abandonner la théorie de l’affordance au profit d’une approche expérientielle pour comprendre la relation entre espace organisationnel et TIC.
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 | 0.004 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.019 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 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".