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Record W2808495966 · doi:10.1522/revueot.v26i1-2.203

Cohabitation de la structure organisationnelle fonctionnelle avec la structure dite de « projet » : identification des meilleures pratiques de gestion

2017· article· fr· W2808495966 on OpenAlexaffvenue
Jocelyne Gélinas

Bibliographic record

VenueRevue Organisations & territoires · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicCollaboration in agile enterprises
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les entreprises qui désirent bénéficier des avantages d’une structure par projet tout en préservant la structure fonctionnelle en place, font face à la très grande difficulté et complexité de gérer la cohabitation de ces deux organisations et de leurs activités respectives. Cette étude a pour objectif l’identification des meilleures pratiques de gestion nécessaires à l’intégration des activités d’un projet de développement de produit, à celles associées aux départements de l’entreprise qui sont concernés par le projet. Plusieurs pratiques de gestion ont émergé des données, pratiques que nous avons regroupées sous cinq dimensions distinctes, mais susceptibles d’être complémentaires. Ces dimensions sont : le partage des responsabilités relatives au projet, la légitimité de la participation des membres au projet, la présence des membres de la haute direction tout au long du projet, l’application de la notion de client à l’interne, la flexibilité du contexte organisationnel. La principale contribution scientifique de cette étude est la mise en lumière des meilleures pratiques de gestion à mettre en place pour faciliter la cohabitation de deux structures organisationnelles, diamétralement opposées dans leur culture et la logique de leur fonctionnement. Les implications de ces résultats pour la recherche future sont discutées.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.110
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
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 head0.010
GPT teacher head0.247
Teacher spread0.237 · 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

Citations0
Published2017
Admission routes2
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