Implantation et usages d’un réseau social d’entreprise : l’expérience d’Astral
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche porte sur les réseaux sociaux d’entreprise. Nous mobilisons la sociologie des usages afin d’étudier les enseignements à tirer de l’implantation d’un réseau social au sein d’une grande entreprise média au Canada, au regard des usages qui se sont développés chez les employés au cours de la première année de déploiement. Nous avons effectué une étude de cas diachronique d’Astral qui a lancé en décembre 2010 son propre réseau social d’entreprise, Astralbook. Ainsi, nous avons analysé les statistiques d’utilisation du site et réalisé deux séries d’entrevues semi-dirigés, en mai et en novembre 2011, auprès de dix employés et d’un gestionnaire. Les résultats révèlent que malgré un engouement initial, l’intérêt pour le réseau social s’est essoufflé et son utilisation s’est considérablement réduite. En cherchant à comprendre les motifs qui sous-tendent les situations de non-usages d’un réseau social d’entreprise, nous avons pu approfondir les connaissances entourant le non-usage des technologies de communication.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".