Les conditions de succès d’une restructuration organisationnelle : une étude exploratoire réalisée dans le secteur manufacturier québécois
Bibliographic record
Abstract
Derrière les pratiques de gestion contemporaine se cache un enjeu portant sur la recherche de stratégies visant l’augmentation de la performance organisationnelle. Malgré la variabilité des résultats obtenus, les gestionnaires persistent à recourir à des solutions axées sur la réduction des coûts. Conséquemment, le recours aux restructurations organisationnelles s’est intensifié depuis une vingtaine d’années en raison de son impact à court terme sur la masse salariale. Les recherches sur le sujet ont toutefois mis en exergue certaines limites sur la valeur des résultats anticipés. Cet article vise à établir les conditions de succès propices à assurer le succès d’une restructuration. Les études de cas provenant du secteur manufacturier mettront en évidence des conditions de succès qui permettront de jeter un éclairage nouveau sur un sujet porteur et criant d’actualité en augmentant notre compréhension de ce phénomène complexe, mais recherchée autant la part de la communauté des affaires et scientifique.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".