La transformation vers le numérique des organisations publiques : quelle rationalité et quelle légitimité?
Bibliographic record
Abstract
La transformation vers le numérique est à l’agenda de nombreuses organisations publiques qui visent à tirer profit du potentiel des technologies de l’information et de la communication récentes. Or, la signification et la portée sont sujettes à des interprétations et des perceptions différentes qui vont varier en fonction de multiples facteurs internes et externes à l’organisation. Ceci impacte la rationalité de cette transformation, le sens organisationnel qu’on lui attribue et surtout ce que sera la transformation pour l’organisation. Cet article part de cette ambiguïté pour montrer comment la transformation vers le numérique est impactée par des discours qui lui sont en bonne partie extérieurs. Il examine d’abord trois discours servant à légitimer la transformation vers le numérique : le discours de la performance, celui du changement et de l’innovation et celui de la réforme bureaucratique. Il dégage ensuite, à l’aide de quelques exemples, des pistes d’interprétation permettant de saisir de façon plus fondamentale la signification de la transformation vers le numérique pour les organisations publiques.
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 | 0.012 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".