Bibliographic record
Abstract
France-Aluminium-Québec (Fralubec) est un projet porté à la fois par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) française et par le Fonds Québécois de la Recherche Scientifique et Culturelle (FQRSC). Il vise à une histoire comparée d’Alcan et de Pechiney, autour du thème « stratégies internationales et interventions locales : héritage organisationnel et héritage territorial de deux multinationales de l’industrie de l’aluminium ». Il s’organise autour de trois axes majeurs : 1/ stratégies croisées de deux multinationales de l’aluminium, entre concurrence et coopération ; 2/ entreprises de l’aluminium et territoire ; 3/ culture organisationnelle et modèles de gestion dans un environnement multiculturel. À son achèvement en mars 2015, il débouche sur des résultats significatifs. En premier lieu, il a permis une meilleure connaissance de deux firmes, tant au niveau de leurs stratégies globales que de la dialectique global-local (cas de la France, du Royaume-Uni, de la Norvège et du Brésil). L’objectif est notamment de déboucher sur des études comparées (entre Pechiney et Alcan ou Alusuisse, voire d’autres grandes firmes) et d’expliquer la genèse de la fusion de 2003. En second lieu, les recherches menées ont abouti à mieux comprendre les relations nouées entre les multinationales et les vallées de l’aluminium (Arvida et le Saguenay, Maurienne), sans exclure des comparaisons nationales (Pyrénées françaises) et internationales (Cameroun, Madagascar). Enfin, ont été engagés, à travers une campagne d’interviews, des travaux permettant de mieux comprendre la spécificité des modes de gestion des ressources humaines dans les deux entreprises, notamment chez Alcan.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.375 | 0.160 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier 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".