Gérer des personnes dans la complexité : un changement de paradigme
Bibliographic record
Abstract
Cet article conceptuel explique l’importance de changer de paradigme dans les organisations. Nous proposons de changer de paradigme et de passer d’une gestion des ressources humaines à une gestion des personnes. Ce changement n’est pas que sémantique, en effet il implique une vision à la fois humaniste et réaliste quant à la complexité des humains qui nous entourent. Ainsi, nous commençons par exposer les bases théoriques liées à la gestion des personnes, notamment via le personnalisme. Puis, l’utilisation du paradigme de la complexité d’Edgar Morin permet de poursuivre l’ancrage humaniste, tout en y ajoutant une vision réaliste des humains, de leurs interactions et avec leur environnement. Pour finir, nous présentons quatre effets d’une gestion des personnes dans la complexité. Le premier concerne une solidarité qui ne peut être imposée. Le deuxième présente la multiplicité des identités, le troisième examine la formalisation, quant au quatrième, il se focalise sur la performance et les coûts cachés.
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 | 0.016 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.049 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.024 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".