Les cinq mythes de la gouvernance d’entreprise : perspective économico-juridique nord-américaine
Bibliographic record
Abstract
La gouvernance d’entreprise est aujourd’hui au cœur d’une profonde réflexion et fait l’objet de vifs débats sur le sens et le contenu des règles qui l’encadrent. Cet intérêt pour le sujet n’a rien d’étonnant, compte tenu de la place qu’occupent les entreprises sur l’échiquier mondial, et s’avère encore plus justifié depuis la crise économico-financière de 2007-2008 et les scandales qu’elle a permis de mettre en lumière. Pourtant, encore aujourd’hui, sous l’influence notable d’une culture anglo-américaine largement diffusée dans les cercles intellectuels, le cadre théorique dominant de la gouvernance d’entreprise repose sur une série de présupposés qui semblent relever davantage d’une mythologie que de la réalité objective, et ce, malgré une prétention à la scientificité de la part de ses promoteurs. Le présent texte analyse cinq de ces mythes et montre comment ils sont porteurs d’un message sur le plan idéologique.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".