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Record W92649452 · doi:10.7202/1044318ar

La gouvernance des projets d’architecture : une typologie de la multi-organisation temporaire

2018· article· fr· W92649452 on OpenAlexaffvenue
Gonzalo Lizarralde, Manel Djemel

Bibliographic record

VenueLes ateliers de l éthique · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les débats éthiques sur l’architecture ont traditionnellement abordé trois thématiques récurrentes : la beauté, la solidité et l’utilité de l’oeuvre architecturale. Plus récemment, les nouvelles connaissances provenant du domaine de la gestion des projets et du développement durable ont apporté d’importantes contributions à la compréhension de la gouvernance de projets. Cependant, la démarche de réalisation des projets d’architecture est tributaire des caractéristiques propres à l’industrie du bâtiment; une industrie qui fonctionne grâce à la mise en place d’équipes temporaires formées par des organisations hautement spécialisées. L’analyse systémique d’études de cas permet d’identifier la complexité des équipes qui interviennent dans les projets d’architecture. Nous examinons dans cet article trois caractéristiques de l’industrie du bâtiment : (i) la complexité organisationnelle du donneur d’ouvrage, (ii) l’influence des parties prenantes, et (iii) les divers niveaux de proximité entre l’architecte et les usagers. L’identification des diverses configurations organisationnelles met en évidence les effets de ces caractéristiques sur les relations formelles et informelles entre l’architecte et les donneurs d’ouvrage ainsi que celles entre toutes les parties prenantes. L’architecte est contraint de travailler sur un projet qui devient, de plus en plus, l’objet de négociation entre les diverses parties prenantes. Face à ce défi, il doit tenir compte de la complexité des relations entre tous les acteurs au sein du système social du projet et créer les scénarios adéquats à la participation, à la négociation et aux échanges entre eux.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.038

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0040.009
Scholarly communication0.0080.007
Open science0.0020.005
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.270 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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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Published2018
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