La revendication d’un territoire de pratique par des coachs en gestion. Une analyse interactionniste
Bibliographic record
Abstract
Le point de vue adopté pour mener des recherches sur le coaching en gestion est généralement prescriptif vis-à-vis de la pratique. Ces recherches s’inscrivent dans des modèles de rationalité technique et conçoivent le coaching selon un découpage professionnel prédéterminé et statique. Mais qu’en est-il du point de vue que les coachs eux-mêmes portent sur leur pratique professionnelle en émergence ? Quel « territoire » revendiquent-ils ? Cette contribution rend compte d’une thèse en cours qui, à l’appui d’une perspective interactionniste, interroge le développement d’un groupe formé par des coachs en gestion dans la mosaïque des professions. À partir d’entretiens de groupe menés auprès de cinq d’entre eux, la recherche tend à envisager que les frontières entre leur pratique et celles d’autres acteurs de l’accompagnement au développement professionnel sont moins fixées par une étiquette professionnelle que par des processus de négociation de sens. En m’intéressant aux dynamiques qui conduisent les coachs à construire mutuellement leur histoire professionnelle, je propose une nouvelle façon de concevoir le coaching en gestion.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.037 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".