Bibliographic record
Abstract
avanT-propos 1 une image alTérée 1 Que cela plaise ou non, pour une part de l'opinion française, l'image de la fonction « ressources humaines 2 » est altérée.C'est du moins ce que disent nombre d'articles de presse, de sondages d'opinion et de témoignages venant parfois même de membres de la fonction 3 !Les explications avancées sont multiples.Les observateurs voient dans cette altération soit la conséquence du repliement de la fonction sur les affaires (business) et le court terme ; soit celle de son éloignement de la réalité organisationnelle de l'entreprise et de ses processus de décisions ; soit encore celle d'un désir incontrôlé de servir la hiérarchie opérationnelle qui l'inciterait à se comporter trop souvent en auxiliaire de cette dernière.Mais bien d'autres raisons peuvent être encore évoquées… Il est vrai que la fonction « ressources humaines » s'était peu ou prou légitimée en affichant pour ambition un désir de marier harmonieusement efficacité de l'entreprise et humanisme.Ainsi, pendant des années, tout un chacun a pu avoir le sentiment que cette union était progressivement en voie de réalisation : croissance
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.315 | 0.172 |
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".