Leadership : « lâcher prise » pour que s’exprime l’acte productif collectif
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte politique, administratif, éducatif et pédagogique qui se complexifie, l’apport du leadership peut contribuer à faire converger les pratiques individuelles vers la construction de compétences collectives pour des orientations partagées en faveur de l’éducation des élèves. Partant du contexte éducatif français, cet article théorique et expérientiel appréhende le leadership dans sa dimension collective et pose l’hypothèse que le « lâcher-prise » constitue un levier important du pilotage dans la gouvernance des systèmes. Par conséquent, il doit faire l’objet d’une attention particulière. Plus qu’une simple posture caractéristique de la définition du leader, le « lâcher-prise » est une démarche aux formes multiples au regard des stratégies déployées et des objets de réflexion. En ce qu’elle est d’abord l’expression de relations intrapersonnelles et interpersonnelles, la mobilisation collective est nécessairement liée au processus de négociation et conjugue une diversité de gestes professionnels. C’est au travers de ce prisme que nous identifierons quatre situations typiques amenant à s’interroger sur le « lâcher-prise » pour que l’acte de pilotage s’exprime collectivement et localement.
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".