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Record W2835489961 · doi:10.1522/revueot.v20n2-3.338

Vision de l'enseignement de la gestion - 1ère partie - Entrevue avec Monsieur Henry Mintzberg réalisée par André Briand en 1991 et réactualisée par Lise Plourde et Brahim Meddeb

2011· article· fr· W2835489961 on OpenAlexaffvenue
Lise Plourde, Brahim Meddeb

Bibliographic record

VenueRevue Organisations & territoires · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicAccounting and Organizational Management
Canadian institutionsUniversité du Québec à Chicoutimi
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Henry Mintzberg est considéré l'un des théoriciens les plus célèbres dans le domaine des sciences de la gestion.Il est professeur de management à l'Université McGill à Montréal où il assume la direction de la Chaire Cleghorn en gestion de la Faculté d'administration.Ses contributions sur l'avancement des connaissances sur le management sont non seulement nombreuses, mais aussi originales et reconnues à l'échelle mondiale.Le comité de rédaction de la revue Organisations & Territoire a saisi l'occasion pour rééditer, en deux parties, le texte d'une entrevue réalisée en 1991 dont les propos demeurent d'une grande actualité.Le Comité tient aussi à remercier le professeur Mintzberg d'avoir accepté, en novembre 2011, de répondre à de nouvelles questions liées à la théorisation et à la pratique du management.Les nouvelles questions posées en 2011 sont en italique dans le texte.La deuxième partie sera éditée dans le prochain numéro.Monsieur Mintzberg, je pense que la meilleure façon de commencer notre rencontre est que vous présentiez le cheminement que vous avez poursuivi durant votre carrière, la formation que vous avez acquise et les influences qui vous ont marqué.Je crois que les expériences personnelles ont parfois plus d'influence sur une personne que les écoles de pensée.Par exemple, j'avais un oncle qui m'a engagé dans son entreprise.Il m'a poussé à faire certains travaux qui m'ont permis de toucher les fondements de l'entreprise.Dans les travaux d'été que j'ai effectués, je me trouvais toujours dans des usines et je crois que je garde pour toujours cet intérêt pour les aspects concrets de la production, d'autant plus que je suis ingénieur et que les ingénieurs aiment toujours toucher du concret.Donc, j'ai fait des études de premier cycle à l'Université McGill, mais pas en management.Ensuite, je suis allé travailler en recherche opérationnelle au Canadien National et après je me suis orienté vers une maîtrise en ingénierie.Je ne voulais surtout pas faire un MBA.Dans les travaux d"été que j"ai effectués, je me trouvais toujours dans des usines et je crois que je garde pour toujours cet intérêt pour les aspects concrets de la production, d"autant plus que je suis ingénieur et que les ingénieurs aiment toujours toucher du concret.Comme je ne voulais pas aller dans une business school, je me suis inscrit au Massachusetts Institute of Technology de Boston à la maîtrise ès sciences en ingénierie.Après, j'envisageais de devenir un consultant pour les PME.Maintenant, même si je travaille pour de grandes entreprises comme Shell, je préfère de beaucoup les PME en ce sens qu'elles me semblent plus concrètes.Je me suis intéressé tout de suite aux questions de stratégie d'entreprise et de management général.Je crois que l'influence principale du M.I.T. sur ma formation provient surtout du doctorat que j'y ai obtenu et non des connaissances que j'y ai apprises.Faire des études au M.I.T. donne de la confiance en soi.Cette école mettait-elle l"accent sur les aspects techniques de la gestion?La qualité principale de l"école était, je crois, leur tolérance pour des étudiants qui désiraient sortir des sentiers battus.En effet, tous les trois ou quatre ans environ, il s"y trouvait un marginal comme moi qui désirait créer sa propre voie.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.097

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.018
Scholarly communication0.0320.018
Open science0.0030.009
Research integrity0.0120.012
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

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 head0.011
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.212 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreOther

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
Published2011
Admission routes2
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