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Record W4392016880 · doi:10.7202/1109477ar

Les syndicats face aux restructurations initiées par les dirigeants d’entreprises : processus d’acquisition d’une capacité d’influence

2024· article· fr· W4392016880 on OpenAlexvenueno aff
Mactar Camara

Bibliographic record

VenueRelations industrielles · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLabor Movements and Unions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article part du constat que les travaux s’intéressant à la variation des réponses syndicales aux changements initiés par les dirigeants d’entreprises, en ne se concentrant que sur les différences entre syndicats et en analysant les réponses de chaque syndicat à l’aune d’un seul des différents types de réponse possibles, présentent une vision relativement statique de l’activité syndicale en période de changement. En s’appuyant sur les notions de pouvoir discursif/narratif (Geelan, 2022 ; Schmalz et al., 2018 ; Lévesque & Murray, 2013), de cadres de l’action collective (Snow & Benford, 1988) et de ressources de pouvoir (Lévesque et Murray, 2010), l’article cherche à voir comment l’intersyndicale de NRTV, une entreprise audiovisuelle française, confrontée au pouvoir formel des dirigeants du Groupe pour orchestrer leur projet de restructurations avec suppressions d’effectifs, a réussi à modifier les structures de pouvoir (Kaplan, 2008) et à peser dans les négociations. L’analyse du discours de l’intersyndicale, entre l’annonce du projet de restructuration et la fin des négociations, nous a permis d’identifier quatre stratégies de cadrage utilisées pour faire face aux significations fournies par les dirigeants du Groupe (la réfutation, l’euphémisation, le dévoilement et le recadrage). Ce positionnement discursif, combiné à l’utilisation d’une stratégie de diffusion des cadres interprétatifs et d’action aussi bien informationnelle qu’interprétative (Demers, 1996), lui a permis de mobiliser ses soutiens internes et externes autour et même au-delà des actions qu’elle a menées et d’exercer une influence sur le processus et les résultats du changement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.043

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.005
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.002

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.269 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2024
Admission routes1
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