Antécédents et efficacité des stratégies de médiation de conflits : le cas des présidents de Commissions mixtes paritaires en France
Bibliographic record
Abstract
Le but de cet article est d’identifier les stratégies développées par le médiateur, ainsi que leurs antécédents. S’appuyant sur une enquête quantitative réalisée auprès de 51 présidents de Commission mixte paritaire (PCMP) ayant un rôle de médiateur au niveau des branches professionnelles, cette recherche établit deux résultats. Premièrement, elle distingue deux stratégies développées par le médiateur : la stratégie d’accompagnement et la stratégie interventionniste. La première permet au médiateur d’amener les parties au conflit à l’accord. La seconde stratégie n’a pas d’effets directs sur la résolution de l’accord. Cependant, nos résultats démontrent l’existence d’un effet indirect de cette stratégie interventionniste. Celle-ci est efficace lorsqu’elle est associée à la stratégie d’accompagnement. Deuxièmement, l’intervention d’un tiers expert ou d’autorité, soit un suivi de l’activité des parties en dehors de la salle de médiation, facilite la stratégie interventionniste alors que la compétence des parties, notamment un contact régulier avec ces dernières, est lié à la stratégie d’accompagnement. Dépassant les approches descriptives, ce travail propose une meilleure compréhension du comportement du médiateur, une intervention dynamique et complexe lors du processus de médiation. Cette recherche apparait comme un nouveau point de départ pour comprendre les dynamiques de médiations dans un contexte où le rôle des partenaires sociaux dans la définition de la réglementation sociale s’affirme. Les auteurs suggèrent d’intégrer dans l’analyse des dynamiques de médiation, les facteurs contextuels et personnels liés aux différents acteurs que sont le médiateur, les parties prenantes, ainsi que les tiers extérieurs. Les limites de ce travail demeurent la taille de son échantillon, ainsi que l’absence de triangulation des sources qui auraient permis d’obtenir une vision plus éclairée de l’action du médiateur. De plus, l’étude ayant été conduite en France, elle n’exclut pas l’existence de biais culturels. C’est pourquoi ce travail ouvre des perspectives multiples de recherches sur le sujet du rôle du médiateur dans les dynamiques de médiations.
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 | 0.010 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".