Bibliographic record
Abstract
Nous sommes à l’âge de la négociation, estimait il y a une vingtaine d’années un politiste américain, William Zartman. En France, y serions-nous parvenus ? Oui, si l’on observe l’actuel mouvement de décentralisation et d’impulsion de la négociation collective d’entreprise. Non, ou pas encore, tant la négociation, comme mécanisme de prise de décision collective, semble peu pratiquée ou appréciée comme telle. Pour quelles raisons ? Associant réflexions de praticiens et analyses d’universitaires (juristes, sociologues, politistes, économistes) français et québécois, et à partir d’exemples concrets (RATP, EDF, etc.), ou d’expériences vécues de négociations professionnelles, cet ouvrage a pour ambition d’inscrire la négociation sociale à l’agenda scientifique et socio-politique français. Parmi les questions traitées : qu’est-ce que la « négociation stratégique » ou « interest-based » ? Peut-on négocier de bonne foi ? Quelle place accorder à la négociation dans la régulation des services et des entreprises publiques ? Ou dans la construction européenne ? La négociation se prête-t-elle à la modélisation ? Quels acteurs sociaux pour quelle régulation sociale ?
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.020 | 0.018 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.751 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".