La gestion de la face et de la figuration lors d'interactions interculturelles au sein d'une organisation à but non lucratif
Bibliographic record
Abstract
Dans une société où nous souhaitons désormais donner du sens à notre travail, remplir une mission, les organisations à but non lucratif (OBNL) constituent de plus en plus un milieu professionnel attrayant. Cet intérêt s’est également répandu au sein de la communauté scientifique qui cherche à comprendre la particularité de ce contexte organisationnel. Certain.e.s chercheur.e.s remarquent que les conflits sont mal perçus dans ce type d’organisations qui prône la collaboration, tandis que d’autres soulignent l’omniprésence de conflits dans toutes organisations. Les concepts de face et de figuration sont souvent utilisés pour analyser le conflit organisationnel. Cependant, peu de recherches, voire aucune, adoptent ce cadre théorique pour étudier le conflit dans des OBNL. La face et la figuration étant co-construites durant l’interaction, ce mémoire s’intéresse ainsi particulièrement à ce contexte analytique « méso ». Au sein de celui-ci, il est d’ailleurs primordial de prendre en compte la dimension interculturelle qui est intrinsèque à tout milieu organisationnel, notamment à Montréal. À partir d’une étude qualitative réalisée au sein d’une organisation à but non lucratif montréalaise, ce mémoire cherche à comprendre, au moyen d’observations de réunions d’équipe et d’entrevues, la manière dont les membres d’une OBNL gèrent leur face et leur figuration lors d’interactions interculturelles. Grâce à une analyse des actes de langage, les résultats de cette recherche révèlent que les tensions sont effectivement perçues comme inappropriées, mais que les participant.e.s utilisent des stratégies de figuration pour les diminuer ou les cacher et orienter leur figuration vers des objectifs transcendants.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".