Consensus par la méthode Delphi sur les concepts clés des capacités organisationnelles spécifiques de la gestion des connaissances
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous présentons l’opérationnalisation d’une enquête Delphi conduite de novembre 2006 à mars 2007. Cette enquête avait pour but de trouver un consensus des experts sur des concepts clés des capacités organisationnelles spécifiques de la gestion des connaissances. La question de recherche est de savoir quelles capacités les organisations ont-elles besoin de développer pour atteindre la performance d’affaires ? En effet, la méthode Delphi a pour but de rassembler des avis d’experts sur un sujet précis et de mettre en évidence des convergences et des consensus sur un sujet en soumettant ces experts à des vagues successives de questionnements. Cette méthode trouve toute son utilité là où de nombreuses incertitudes flânent sur la définition précise d’un sujet et où de nombreuses questions sont restées sans réponses satisfaisantes. Ainsi, à l’aide de la méthode Delphi, un consensus sur les capacités à développer pour une bonne gestion des connaissances est ici présenté.
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 | 0.185 | 0.212 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".