Bibliographic record
Abstract
Depuis des décennies, le monde économique semble s’internationaliser – malgré un ralentissement dès avant la crise épidémique. Mais cela signifie-t-il qu’il se globalise ? Ne confond-on pas transnationalisation des firmes et uniformisation des pratiques, sociales comme managériales ? Est-ce qu’au niveau mondial le management tend vers des principes et des pratiques similaires ou persiste-t-il des différences nationales spécifiques ? Nous postulons ici que la question est finalement mal posée –et les articles de ce dossier spécial contribuent à cette mise en perspective de la question. D’abord, les organisations entremêlent de nombreux facteurs socio-culturels, et pas seulement les facteurs culturels nationaux. Masi surtout, les entreprises utilisent ces variabilités, tout en imitant les outils formels provenant d’autres entreprises, y compris à l’étranger. Elles doivent forcément adapter l’utilisation de ces outils pour tenir compte de tous les particularismes locaux (et pas seulement culturels), voire les maintenir, dans le cadre de leur recherche d’efficience. Les particularismes sont donc maintenus et utilisés dans le cadre de méthodes formelles qui, parfois, tendent à s’universaliser.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".