Le dialogue social : un puissant outil régulateur du processus de RSE des entreprises : étude de trois cas en Tunisie
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette étude qui a eu lieu dans le contexte tunisien est de comprendre le rôle que peuvent jouer le syndicat et le comité d’entreprise dans le processus de responsabilité sociale de l’entreprise (RSE). La position épistémologique adoptée est interprétativiste et la méthodologie est qualitative, moyennant l’étude de trois cas d’entreprises. Pour mener à bien cette recherche compréhensive, trois outils de collecte de données ont été utilisés : les notes d’observation, les entretiens semi-directifs et les rapports de RSE de l’entreprise. Les principaux résultats montrent comment, d’un cas à l’autre, les types de RSE, les motifs d’engagement de RSE et les types de régulations diffèrent. La règle qui est inhérente au mode pratique et de pilotage de la RSE conditionne le type de régulation. Les résultats permettent de conclure que, dans tous les cas de figure, le syndicat et le comité d’entreprise constituent une partie prenante primordiale en matière de RSE par leur capacité mobilisatrice et divers types de régulation qui renforcent ou affaiblissent le processus de RSE. Le dialogue social en ressort comme un puissant levier pour légitimer et développer les pratiques de RSE dans une action collective co-construite. Il agit comme un outil de RSE à la fois robuste et pragmatique qui régule ce processus et qui réifie les aspirations des acteurs autour de ce construit (RSE).
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 | 0.009 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".