Tendances et limites méthodologiques des études portant sur la GRH dans les PME : les pratiques informelles oubliées
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.082 | 0.132 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.024 |
| Open science | 0.004 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".