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Record W7048240052

La construction identitaire d'une ONG par la communication : le cas de Médecins sans frontières

2014· other· fr· W7048240052 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicSuperconducting Materials and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNucleofectionFusible alloyGestational periodHyporeflexiaDysgeusiaTSG101
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objet de ce mémoire est de s’interroger sur la co-construction et la négociation de l’identité organisationnelle par la parole dans les interactions quotidiennes. Cette étude a été menée sur une organisation du monde de l’humanitaire, Médecins Sans Frontières (MSF) et plus précisément sur une mission réalisée dans la région du Nord- Kivu en République Démocratique du Congo. Les données ont été collectées en employant la méthode du vidéo shadowing, encore appelée vidéo filature, une approche consistant à suivre et filmer des acteurs dans leurs interactions du quotidien, et particulièrement, dans notre cas, le chef de mission. La méthodologie utilisée pour analyser les enregistrements vidéo a, par la suite, été inspirée de l’analyse de conversation et de l’ethnométhodologie. Les concepts phares sur lesquels se base cette recherche\tsont\tla\t« ventriloquie »\tet\tla\t« présentification »,\tdeux\tconcepts\ten communication organisationnelle développés par François Cooren de l’École de Montréal. Plus précisément, nous nous sommes attachés à montrer comment les acteurs de MSF cultivent l’identité et l’image de leur organisation à travers des « conversations identitaires». Nous avons ainsi pu observer et analyser comment les acteurs de l’organisation agissent par le biais de la parole pour construire et établir l’identité de leur organisation, et à travers cela, leur propre identité.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.763
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

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

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 head0.003
GPT teacher head0.149
Teacher spread0.146 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
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