La contribution des métaphores dans la méthodologie du parcours collectif d’apprentissage organisationnel
Bibliographic record
Abstract
Vue comme un outil favorisant à la fois la réflexion et l’action, la métaphore suscite un intérêt grandissant chez les chercheurs en sciences de la gestion. Toutefois, peu de méthodologies de recherche qualitative utilisent cet outil comme levier pour accompagner la réflexion collective et l’apprentissage organisationnel. Le présent article vise à présenter la contribution des métaphores dans la méthodologie du parcours collectif d’apprentissage organisationnel (PCAO). Pour ce faire, nous expliquons d’abord les étapes de réalisation d’un PCAO, en soulignant l’apport particulier des métaphores dans ce parcours. Ensuite, nous partageons les résultats d’un projet de recherche en cours où nous utilisons la méthodologie du PCAO au sein de cinq établissements de santé et de services sociaux québécois en démarche d’implantation d’un modèle de gestion, de soins et de services centré sur la personne. Les résultats permettent une catégorisation préliminaire des cinq types de réactions que suscite l’utilisation des métaphores dans le cadre de la méthodologie du PCAO : la validation, la correction, la bonification, la remise en question et l’adaptation. Ces premiers résultats permettent de tirer des leçons susceptibles d’alimenter la recherche et la pratique.
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 | 0.026 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".