Ingénierie ou ingenium de la gestion pour la diversité : le cas d’une organisation bancaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose d’une part, de distinguer une gestion de la diversité et une gestion pour la diversité, et d’autre part d’approfondir une ingénierie pour la diversité en ayant une vision de l’ingénierie basée sur l’ingenium et non sur l’engineering. Pour mener à bien notre projet, nous nous appuyons sur l’autopraxéographie qui est une méthodologie utilisant une écriture à la première personne (un témoignage). La finalité n’est pas d’obtenir des représentations fiables de la réalité, mais plutôt de donner des informations pour mieux comprendre les phénomènes et construire des savoirs génériques afin de faire du sens pour les praticiens. Cette ingénierie pour la diversité passe par la mise en œuvre de communautés de personnes, ce qui ne va pas sans difficulté. Comme le souligne notre article, cette mise en place peut permettre d’obtenir des résultats performants, tant quantitatifs que qualitatifs .
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".