Dynamiques de transmission en milieu humanitaire : quels rôles et impacts sur les collectifs d’intervention ?
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.020 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".