La co-création de valeurs dans une communauté en ligne sur Facebook : le cas de la Société de Transport de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Alors que les plateformes sociales en ligne prennent de plus en plus d'ampleur dans les sociétés contemporaines, en particulier occidentales et que les organisations investissent ces plateformes numériques, ce mémoire s'intéresse à l'utilisation de ces plateformes en ligne dans le cadre de pratiques de communications numériques en organisation. Les interventions d'une organisation en ligne font régulièrement l'objet de réactions de la part de sa communauté d'usagers, il convient donc de se questionner sur le fonctionnement de cette communauté en ligne et de son potentiel afin de comprendre l'investissement des organisations sur ces plateformes et les formes de dialogues qui s'y engagent. Nous avons concentré notre attention sur le phénomène potentiel de la co-création de valeurs. Nous avons choisi d'illustrer ce travail à travers des données issues d'échanges recueillis sur la page Facebook de la Société de Transport de Montréal. Pour cela, ce mémoire s'appuie sur une netnographie à l'aide d'une observation non participante et une étude de cas sur les échanges entre les organisations et leurs communautés en lignes sur leurs plateformes socionumériques. Nous avons centré notre méthodologie sur une analyse qualitative du phénomène potentiel de co-création de valeurs dans la communauté en ligne. De ce fait, nous nous concentrons sur les interactions en elles-mêmes, ce vers quoi elles tendent, pour qui la valeur a un sens, ainsi que la ou les personnes incluses dans le « co » de la création. Nos résultats tendent à montrer que les interactions entre l'organisation et sa communauté peuvent générer plusieurs types de valeurs et limiter la « co-création », nous amenant à reconsidérer le concept de gestion de communautés. \n___________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Communication, co-création de valeurs, communautés en ligne, médias socionumériques, plateformes sociales en ligne.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".