Les formes d’organisation du travail dans les administrations publiques
Bibliographic record
Abstract
Comment mesurer la diffusion des modèles organisationnels issus du « nouveau management » dans l’État, les hôpitaux et les collectivités locales ? Cet article mobilise les enquêtes Conditions de travail 2005 à 2019 pour étendre aux administrations publiques les travaux statistiques portant sur les formes d’organisation du travail, habituellement réservés aux entreprises. L’analyse empirique en distingue cinq : l’autonomie du métier, l’autonomie évaluée, le contrôle direct, le lean management et le taylorisme flexible. Les professions organisées du public connaissent une érosion de leur autonomie collective sous l’effet de la diffusion des instruments d’évaluation formalisée tout en demeurant dans des organisations très qualifiantes. Les cadres de l’État et des établissements de santé adoptent largement le modèle du management par objectifs. Les agent·es subalternes des ministères et des hôpitaux publics voient se développer des organisations néotayloriennes très contraignantes. Il apparaît ainsi que les enjeux de la diffusion des techniques de gestion issues des grandes entreprises sont très différents selon la position des agent·es dans les hiérarchies administratives, du fait d’une répartition inégale des marges de manœuvre et des contraintes managériales.
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 | 0.017 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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.
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".