Le downsizing en temps de COVID-19 : la difficile conciliation entre le social et l’économique. Le cas des survivants d’un établissement hôtelier en Tunisie
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette recherche est de comprendre comment une entreprise peut mettre en place une stratégie dedownsizingsocialement responsable en temps de COVID-19. La visée de cette étude est de proposer une analyse fine des formes dudownsizingen mettant l’accent sur son caractère distinctif dans les pays du Sud. Les résultats de l’étude qualitative, de nature exploratoire, menée au sein d’un établissement hôtelier en Tunisie mettent en exergue une série de mesures socialement responsables. Parmi ces pratiques à forte valeur ajoutée, figurent notamment la responsabilisation, la participation, l’accompagnement de proximité, la communication, la formation professionnelle, l’implication du syndicat et le respect de la législation sociale. Les conclusions soulignent que la mise en oeuvre d’un ensemble de préalables et de dispositifs avant, au cours et après ledownsizingpermet de limiter ses dégâts psychologiques et ses effets pervers. Aussi, elles révèlent que le déploiement de pratiques managériales bienveillantes, équitables et respectueuses de la dignité humaine, ainsi que l’adoption d’un agir éthique rendent ledownsizingsocialement toléré. Il est clair qu’il n’y a pas un modèle typique ou un « one best way » en matière dedownsizing. Le recours à une approche ancrée dans les particularismes locaux est plus pertinent qu’un raisonnement en termes de meilleures pratiques universellement applicables. Ledownsizingsocialement responsable permet de concilier la rationalité psychosociale et la rationalité économique. Toutefois, il exige des concessions, des compromis parfois difficiles et s’appuie sur des équilibres précaires et des arrangements négociés. L’étude souligne qu’il est difficile d’enrayer les conséquences négatives dudownsizingsur le plan humain, mais qu’il est nécessaire d’agir adéquatement et justement en faisant preuve de bienveillance et de responsabilité organisationnelle. Précis L’objectif de cette recherche est de comprendre comment l’entreprise peut mettre en place une stratégie dedownsizingsocialement responsable en temps de COVID-19. Les résultats de l’étude qualitative, de nature exploratoire, menée au sein d’un établissement hôtelier en Tunisie révèlent une série de pratiques socialement responsables qui confère un caractère distinctif à la stratégie dedownsizingdéployée. Les conclusions soulignent que la mise en oeuvre d’un ensemble de mesures avant, au cours et après ledownsizingpermet de limiter ses dégâts psychologiques et ses effets pervers. Aussi, elles révèlent que la mobilisation de pratiques managériales bienveillantes, équitables et respectueuses de la dignité humaine, ainsi que l’adoption d’un agir éthique et juste rendent ledownsizingsocialement toléré.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".