Bibliographic record
Abstract
Les acquisitions passent par un ensemble d’activités qui constituent un processus. Ce chapitre montre que les répertoires organisationnels sont à l’œuvre à au moins deux titres : le choc des répertoires organisationnels de l’acquéreur et de la cible constitue un piège qui rend, selon la littérature, plus d’une d’opération sur deux économiquement injustifiée pour l’acquéreur. Il s’agit en particulier des questions d’incompatibilité culturelle et organisationnelle entre les collectifs humains et d’écarts de schémas mentaux entre les acteurs de la cible et du chasseur. Mais il y a plus. Les dirigeants de l’acquéreur, qui pilotent le processus d’acquisition, peuvent s’être construits par l’expérience, au fil des opérations passées, des certitudes telles qu’ils sont devenus incapables d’en sortir même quand un projet d’acquisition est différent et ne relève pas des recettes qui ont marché dans le passé. Les représentations et les répertoires ainsi construits peuvent s’avérer être dangereux, s’ils ne sont pas contextualisés et relativisés. Pour atténuer ces difficultés, le chapitre plaide pour une organisation apprenante, à la Senge, avec un apprentissage délibéré, à la Zollo, faisant écho au mode en double boucle de Argyris et Schon, afin de construire une capacité à dépasser et amender, voire remettre en cause plus fondamentalement les répertoires organisationnels.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.017 |
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".