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Record W7116905251 · doi:10.4000/15ex7

Dynamiques de transmission en milieu humanitaire : quels rôles et impacts sur les collectifs d’intervention ?

2025· article· fr· W7116905251 on OpenAlexvenueno aff
Galaad Lefay, Catherine Delgoulet, Pierre-Yves Therriault

Bibliographic record

VenuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGlobal and Cross-Cultural Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSubsistence agricultureRationalisationContext (archaeology)Risk society

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis les années 90, l'aide humanitaire vit un processus de professionnalisation par rationalisation mettant en place des procédures toujours plus standardisées, visant à assurer la transparence et la justification des actions menées. Cependant, cette réorganisation fait émerger des tensions entre des prescriptions standardisées et la complexité du terrain, avec des effets sur la performance comme sur la santé des travailleurs, visibles notamment dans les modes de transmission des savoirs et des pratiques au sein des collectifs d’intervention. Cette étude qualitative vise à caractériser les dynamiques de transmission sur le terrain et comprendre leurs rôles et impacts sur les collectifs d’intervention dans ce contexte de professionnalisation. Une étude qualitative menée en Afrique de l'Ouest a été réalisée grâce des entretiens semi-dirigés, des observations et un projet photographique participatif. Les résultats révèlent une segmentation des dynamiques de transmission selon les métiers, les statuts et les espaces de travail. Ils soulignent surtout la complémentarité entre les transmissions formelles et informelles, indispensable aux collectifs d’intervention pour faire face aux tensions entre prescriptions organisationnelles et réalités du terrain. Cette complémentarité soutient un travail de renormalisation, c’est-à-dire l’ajustement collectif des normes pour maintenir à la fois la performance opérationnelle et la santé des équipes.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.419
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
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 head0.011
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.336 · 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 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".

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Published2025
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