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Record W2793457630 · doi:10.3917/grhu.107.0003

Les espaces de discussion : un vecteur de régulation des paradoxes de la Nouvelle Gestion Publique ?

2018· article· fr· W2793457630 on OpenAlexaff
Stéphane Bellini, Benjamin Dreveton, Amaury Grimand, Ewan Oiry

Bibliographic record

VenueRevue de gestion des ressources humaines · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicAccounting and Organizational Management
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les espaces de discussion permettent-ils de réguler les paradoxes de la Nouvelle Gestion Publique (NGP) ? A partir des années 1990, pour tenter de répondre aux critiques classiques adressées aux organisations publiques, la Nouvelle Gestion Publique a impulsé une réforme profonde de ces organisations dans les pays occidentaux. Elle a toutefois créé de nombreux paradoxes sur ce qu’est la performance, la culture ou même la légitimité dans les organisations publiques. Cet article défend l’idée que les « espaces de discussion » sont, pour partie, en mesure de réguler ces paradoxes. Il présente l’étude du cas d’un organisme de formation public. Les résultats montrent que la NGP crée des paradoxes particulièrement forts dans cette organisation et que les espaces de discussion qui existent permettent de réguler partiellement ces paradoxes. Nos résultats mettent en particulier en évidence le rôle que les outils de gestion jouent dans cette régulation. Toutefois, ils soulignent aussi la fragilité de cette régulation et sa difficulté à diffuser ses effets dans l’ensemble de l’organisation tant qu’elle n’est pas soutenue par la direction générale. Ces résultats permettent d’enrichir la littérature existante sur les paradoxes produits par la NGP, sur le rôle des outils de gestion dans le fonctionnement des espaces de discussion et sur la capacité des espaces de discussion à réguler certains paradoxes de la NGP.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.133
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations16
Published2018
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