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Qu’est-ce que le cadrage ?

Dico du Management

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La notion de cadre est utilisée en sciences de gestion pour comprendre comment se forme le sens d’une situation. Les cadres de l’expériences forment à partir de normes, des règles, de cultures communes, la base à la construction du sens dans les situations. Les acteurs y font référence en jouant des rôles qui renforcent le sens qu’ils veulent donner à la situation. Lorsqu’un cadre n’est plus adapté pour faire sens de la situation les acteurs en choisissent un nouveau dont ils confèrent de la crédibilité en modifiant les rôles qu’ils y jouent.

Goffman, Ervig. La mise en scène de la vie quotidienne, Tome 1 : la présentation de soi. Paris: Les éditions de minuit, 1973.

La mise en scène de la vie quotidienne, Tome II : les relations en public. Paris: Les éditions de minuit, 1973.

Les cadres de l’expérience. Traduit par Isaac Joseph. Paris: éd. de Minuit, 1974.

Joseph, Isaac, et Erving Goffman. Le parler frais d’Ervig Goffman. Editions de Minuit, 1989.

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Mots clés

Cadrage

Auteur.e(s)

SZPIRGLAS Mathias
Maître de conférences
IAE Paris-Est

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La Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE) est désormais incontournable pour les organisations, mais les crises économiques récentes fragilisent leur engagement. Le cadre normatif seul ne suffit pas à mobiliser les entreprises autour des piliers de la gouvernance, de la justice sociale et de l’environnement. Trois typologies émergent : les entreprises dont la RSE est au cœur du projet (ex : Biscornu, intégrant l’insertion professionnelle des personnes handicapées), celles qui alignent leur stratégie RSE avec leurs objectifs économiques (ex : Patagonia, Hermès) et enfin, celles pour qui la RSE reste opportuniste, exposées aux accusations de green washing. Pour être un levier de performance durable, la RSE doit s’inscrire structurellement dans la stratégie d’entreprise, créant ainsi une valeur partagée entre performance économique et impact sociétal.

JOURDAN Philippe - IAE Paris-Est |

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DENIS Lucie - iaelyon School of Management |

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EYNAUD Philippe - IAE Paris-Sorbonne Business School |

CHABAUD Didier - IAE Paris-Sorbonne Business School |

RAULET-CROSET Nathalie - IAE Paris-Sorbonne Business School |

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Développement Durable et RSE, Entrepreneuriat, Management des Organisations Sociales et Solidaires, Management public

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Advanced Credit Risk Analytics: Fairness, Interpretability, Homogeneity

Cette thèse propose des solutions innovantes pour répondre aux défis posés par l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) durant le processus d''évaluation de la solvabilité d'un emprunteur. Le premier chapitre introduit un cadre d’analyse permettant de détecter et de corriger les biais de discriminations potentielles des algorithmes d’IA, tout en maintenant leur niveau de performance. Le deuxième chapitre propose une méthodologie permettant de comprendre pourquoi un algorithme est en capacité, ou non, de distinguer un individu solvable d’un individu non solvable. Le dernier chapitre introduit une nouvelle mesure d’homogéneité des classes de risque dans les systèmes de notation interne des banques pour le risque de crédit.

SAURIN Sébastien - FNEGE |

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