Conduire le changement de culture organisationnelle là où règne l’esprit de corps Le cas de la sécurité civile et des risques professionnels
Bibliographic record
Abstract
Les fonctions régaliennes de l'Etat sont teintées d'une aura d'éminence particulièrement prégnantes dans les organisations qui sont chargées d'en développer les politiques publiques et leur application sur les territoires français. Il en résulte des cultures organisationnelles fortes, dont certaines s'incarnent dans un esprit de corps qui paraît constituer une partie de la cohésion professionnelle de ces métiers : défense, justice, sécurité… Nous souhaitons questionner la difficulté que les organisations publiques peuvent avoir à interpréter et mettre en œuvre des politiques édictées au niveau national, puisque d'une part celles-ci peuvent impliquer de véritables mutations de culture organisationnelle (voir par exemple l'étude de Calciolari et al., 2017) difficiles à mettre en œuvre pour les responsables de ces organisations, et d'autre part la marge de manœuvre qui leur est laissée pourrait impliquer une dilution de l'intention initiale de l'impulsion nationale. Pour cela, nous avons choisi d'étudier la sécurité civile dans le cadre de son évolution actuelle portant sur les risques professionnels encourus par les sapeurs-pompiers. En effet, dans l'optique gestionnaire qui est la nôtre, l'intérêt du sujet se trouve dans l'applicabilité et l'application effective de changements impulsés et de leurs impacts directs dans l'organisation.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".