Faire semblant de traiter les effets pour éviter de s’attaquer aux causes !
Bibliographic record
Abstract
C’est à peu près ce que tous les gouvernants et autres grands dirigeants s’efforcent de réaliser depuis que les « spin doctors » ont pris le pas sur les convictions politiques et les choix idéologiques ! C’est avec « la fin de l’histoire », celle de l’américain Francis Fukuyama, ce mauvais succédané ou « ersatz » hégélien, l’une des plaies du cirque médiatico-politique ambiant ! Nous devons ces pratiques, comme l’essentiel de notre pensée économiques, à nos « amis » anglais et américains, et cela est devenu caricatural au niveau le plus élevé de l’Etat. Pour y entrer plus encore, nous avons décidé d’ouvrir nos colonnes, pour la deuxième fois, et pas la seconde, à une publication plutôt propre à la politique économique, qu’à la gestion au sens étroit du terme, celle du Centre d’étude et de réflexion sur le monde francophone (CERMF), consacrée à la Côte d’Ivoire. L’Afrique et les auteurs africains que vous pourrez lire. Nos collègues du Québec qui contribuent régulièrement à notre revue consolident ici dans le cas des PME, notre approche ouverte vers d’autres horizons. Universitaires comme enseignants-chercheurs et praticiens des écoles de commerce françaises constituent la deuxième source d’enrichissement des trois dossiers de ce numéro : 1. de nouvelles approches pour la gouvernance, 2. de nouvelles approches en GRH, 3. de nouvelles approches pour la gestion des PME. C’est à coup sûr dans cette esprit que nos auteurs travaillent pour que l’innovation organisationnelle en gestion serve réellement au progrès social et que nous ne soyons pas complices du faire semblant de traiter les effets pour éviter de s’attaquer aux causes !
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 | 0.013 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.009 | 0.017 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.019 |
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".