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Record W7006099835

Stratégie souple d'apprentissage collectif étude de cas dans les caisses Desjardins de la Mauricie au Québec

2005· dissertation· fr· W7006099835 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2005
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPhytochemistry and Biological Activities
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsESPACEContext (archaeology)IndoctrinationCommit
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La thèse de doctorat cherche à comprendre comment se met en forme la stratégie qui émerge dans le contexte d'une collectivité mutualiste, sociale, coopérative ou en réseau. L'objet d'étude porte donc sur la formation et l'exécution de la stratégie qui émerge à partir d'une orientation ou d'une intention générale qui devrait se mettre en place dans la concertation et l'action collectives. Pour ce faire, le chercheur plonge dans une étude de cas réalisée dans le réseau des caisses Desjardins de la Mauricie dont les dirigeants voulaient se donner une stratégie à l'échelle régionale qui impliquerait les caisses membres, sur une base volontaire, dans le développement socio-économique du milieu. Avec une stratégie de recherche-action, le chercheur étudie comment les membres de cette collectivité s'y prennent pour mettre en place une stratégie cohérente, évaluée par les représentants des caisses, qui ferait consensus dans l'ensemble du réseau. Plus de 300 000$ dollars ont été accordés en 2003 et 2004 pour que le regroupement des caisses de la Mauricie s'implique dans un programme nommé Intégr-Action en concertation et en partenariat avec le milieu. Entre-temps et dans une approche constructiviste, le chercheur conceptualise un modèle qui explique comment se met en forme la stratégie qui émerge dans une collectivité et identifie aussi les compétences et les comportements nécessaires du facilitateur ou de l'accompagnateur de ce processus d'apprentissage collectif. Le tout est mis en relation et comparé avec la littérature relative à la stratégie et au processus de consultation pour raffiner le modèle ainsi que les comportements et compétences du processus d'accompagnement du point de vue du consultant. La thèse se veut un outil qui aide les collectivités, les consultants et les chercheurs-praticiens à se donner un cadre de travail, une méthode ou une démarche appropriées [i.e. appropriés] pour mettre en forme la stratégie émergeant au sein d'une collectivité. Du point de vue méthodologique, la thèse contribue aussi à combiner la recherche-action avec la méthodologie des systèmes souples de façon pratique et originale. Finalement, la thèse identifie aussi de nouvelles pistes de recherche tant au niveau de l'applicabilité du modèle, par exemple à d'autres types de collectivités et d'autres types d'organisations plus centralistes, qu'au niveau du processus d'accompagnement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.046
Threshold uncertainty score0.336

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0090.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.001

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.215
Teacher spread0.201 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

Quick stats

Citations0
Published2005
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