Typologie et modèle émergent des « bons » actes professionnels de communication dans les organisations : le cas des cadres supérieurs
Bibliographic record
Abstract
Le travail de recherche en est un d'ambition, d'ardeur, de dépassement et de contrôle.Je tiens à remercier premièrement du plus profond de mon cœur mon directeur de recherche, monsieur Jo Katambwe.Il a cru en moi quand même moi je n'y croyais plus.Il a poussé ma réflexion, mon sens critique et mes capacités d'analyse à un niveau que je n'aurais jamais pensé arriver.Les discussions avec lui sont des sources d'enrichissement infinies auxquels j'ai eu la chance de m'abreuver pendant ces trois dernières années.Mes deuxièmes remerciements vont aux professeurs du département de communication sociale de l'Université du Québec à Trois-Rivières.Vous êtes pour moi des modèles d'inspiration.Finalement, les derniers remerciements vont à mes amis et ma famille qui m'ont encouragé tout au long de mon parcours.« Il faut apprendre, non pas pour l'amour de la connaissance, mais pour se défendre contre le mépris dans lequel le monde tient les ignorants.» Chaplin -(1889Chaplin -( -1977) ) Charlie
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".