Religion, fait religieux et management
Bibliographic record
Abstract
L’ouvrage fait le point sur nos connaissances concernant le management des comportements religieux au travail. En donnant la parole à des praticiens de haut niveau, en plus de contenir des recherches originales, il montre à quel point ce sujet de société fait l’objet d’approches variées à la fois en France, mais aussi à l’international (Bénin, Canada, Royaume-Uni, etc.). Il aborde donc au détour des chapitres le positionnement d’entreprise, le rôle du manager de proximité, ou encore le ressenti des collaborateurs croyants. Des questions importantes sur l’image de l’entreprise et sa gestion, en lien avec les choix faits en matière d’expression religieuse au travail sont également posées. En réunissant une large communauté d’experts, cet ouvrage est une étape de plus vers une régulation apaisée et contextualisée de ce phénomène contemporain. Il permet à toute personne curieuse d’entrer progressivement dans le sujet, et permet aux praticiens d’acquérir les repères pratiques et théoriques fondamentaux pour gérer ce phénomène. Enfin, les contributions s’adressent également aux universitaires qui souhaitent obtenir une vue d’ensemble sur le sujet. Ouvrage coordonné par Hugo Gaillard (Le Mans Université), Géraldine Galindo (ESCP Business School) et Lionel Honoré (IAE de Brest) ; avec les contributions de Hamid Bachir Bendaoud (Université de Paris Nanterre), Hicham Benaissa (EPHE, CNRS), Sophie Brière (FSA – ULaval, Canada), Sarra Chenigle (Université Gustave Eiffel), Caroline Cintas (IAE de Rouen), Nawel Fellah-Dehiri (IAE de Paris Sorbonne Business School), YingFei Gao Héliot (Université de Surrey, Royaume-Uni), Hugo Gaillard (Le Mans Université), Géraldine Galindo (ESCP Business School), Olivier Guillet (Université de Toulon), François Grima (UPEC), Lionel Honoré (IAE de Brest), Isaac Houngue (UPEC), Florence Pasche Guignard (FTSR – ULaval), Amina Saydi (Université de Paris), Jean-Christophe Volia (Université Catholique de l’Ouest – Angers). Grands entretiens: Tanguy de Belair (VINCI), Pierre-Yves Gomez (emlyon business school), Lucy de Noblet (InAgora), Delphine Pouponneau (Orange), Aurélien Rissel (Université de Rennes 1).
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".