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Record W4405439844 · doi:10.7202/1114761ar

Tendances et limites méthodologiques des études portant sur la GRH dans les PME : les pratiques informelles oubliées

2024· article· fr· W4405439844 on OpenAlexaffvenue
Geneviève Robert‐Huot, Julie Cloutier

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGlobal and Cross-Cultural Management
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet article consiste à éclairer ce qu’observe concrètement le chercheur lorsqu’il étudie la GRH dans les PME de manière à poser un regard critique sur les connaissances actuelles et orienter leur développement. Nous décrivons d’abord les postures ontologiques, épistémologiques et méthodologiques communément adoptées dans ce champ d’études. Nous formulons ensuite deux définitions de la GRH qui reflètent des ancrages philosophiques opposés (objectiviste et subjectiviste) et qui circonscrivent les objets de la GRH qui sont observés. Cela conduit à faire ressortir quatre tendances méthodologiques qui marquent l’étude de la GRH en PME : 1) l’approche déficitaire, 2) l’approche dichotomique, 3) l’approche du dualisme et 4) l’approche contextualisée. Afin de situer les limites de ces approches, nous proposons un cadre d’analyse constitué de deux axes : x) le degré de tangibilité (preuves matérielles, processus de prise de décision et actions) et y) le degré de variabilité (application uniforme, variation en fonction contexte). Ce cadre d’analyse permet de discuter de la validité des connaissances produites. Par exemple, la plupart des études s’inscrivent dans la perspective déficitaire. Le chercheur y observe les pratiques formelles communes aux grandes entreprises et présumées être appliquées telles que le prescrivent les « bonnes pratiques ».

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.806
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.045
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2024
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