Compétition entre contrôles technocratiques et socio-idéologiques : le cas de l’insertion du contrôle de gestion dans les armées françaises
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche aide à comprendre comment les contrôles technocratiques et les contrôles socio-idéologiques cohabitent en cas de tensions entre eux. Elle s’appuie sur 62 entretiens semi-directifs menés dans les armées françaises. Dans un premier temps, elle montre que les contrôles socio-idéologiques sont à même de freiner l’insertion de nouveaux contrôles technocratiques. Dans un second temps, l’étude souligne que l’insertion de systèmes de contrôle de gestion, loin d’affaiblir les contrôles socio-idéologiques, donne l’occasion aux acteurs organisationnels de réaffirmer la puissance de leurs contrôles socio-idéologiques. Dès lors, nos résultats montrent que les contrôles technocratiques et socio-idéologiques peuvent entrer en compétition. Par ailleurs, cette étude met en valeur l’importance des phénomènes identitaires et politiques dans la cohabitation entre contrôles technocratiques et socio-idéologiques.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".