Gérer les connaissances d’employés de service dans de grandes organisations hiérarchiques : le rôle fondamental des acteurs transversaux
Bibliographic record
Abstract
Dans une économie de la connaissance, toute entreprise a intérêt à gérer les connaissances de ses employés à en créer de nouvelles dans un processus d’innovation continue. Reconnaître la logique communautaire des employés représente un défi pour les organisations à forte structure hiérarchique ayant de la difficulté à contrôler le travail des employés, notamment lorsque leur travail implique une interaction directe avec la clientèle. Notre article questionne la possibilité d’une écologie de la connaissance dans ces contextes organisationnels à l’aide des travaux théoriques d’Etienne Wenger, en prenant le cas du personnel navigant commercial dans les compagnies aériennes. Nous avons mené une recherche de terrain qualitative avec entretiens semi-dirigés auprès de 59 agents de bord et directeurs de vol provenant de trois compagnies aériennes occidentales. Nos résultats mettent en évidence le rôle central des acteurs transversaux pour la gestion des connaissances des communautés professionnelles dans les grandes entreprises à forte structure hiérarchique. Codes JEL : O30, M5, R49
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".