Prendre soin et apprendre à dire non : les apports de la permaculture pour repenser la participation aux décisions en économie sociale et solidaire
Bibliographic record
Abstract
Étant donné leurs valeurs, mission et gouvernance démocratique, les organisations de l’économie sociale et solidaire sont des milieux suscitant naturellement l’engagement et la participation. Or, la participation est paradoxale : malgré ses nombreux avantages (pour l’individu, l’organisation, la société), elle peut parfois être forcée et générer des effets moins positifs, entre autres, du stress et de l’épuisement. De récents travaux témoignent de problèmes croissants d’épuisement professionnel, de souffrance et de précarité en économie sociale et solidaire, de surcroît en contexte de besoins énormes et de ressources (humaines, financières) limitées. Comment, dès lors, s’assurer que ces organisations démocratiques soutiennent la participation aux décisions d'une manière qui nourrisse, n’épuise pas et, un pas plus loin, régénère les personnes? Nous suggérons que la permaculture pourrait offrir des pistes de réponse à cette question. À partir des vignettes d’observations issues d’une recherche-action menée auprès d’une coopérative de solidarité, nous montrons comment la mobilisation des règles d’éthique et principes de la permaculture génère de nouvelles perspectives pour réfléchir au comment et au pourquoi de la participation à différentes décisions. L’article permet de suivre la coopérative dans cette expérimentation et de voir comment elle en vient à dire non à un projet qui s’inscrit pourtant dans sa mission, tout en y contribuant, en prenant en compte le bien-être de l’organisation ET des personnes. Trois apports potentiels de la permaculture sont dégagés : 1) l'importance de prendre soin des humains; 2) les renoncements conscients; 3) la « communification » du travail et la création de sens.
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 | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".