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L’analyse réseau et le construit de capital social au service du management d’un territoire touristique : le cas de la destination Pyrénées Ariégoises

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Management Stratégique

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L’analyse réseau et le construit de capital social au service du management d’un territoire touristique : le cas de la destination Pyrénées Ariégoises

Pitch pour le Prix FNEGE de la Meilleure Thèse en Management 2024 (thèse en 180 secondes) – Prix de thèse AFMAT

La destination touristique se situe sur un territoire dans lequel cohabitent acteurs socio-professionnels, pour grande partie des PME, et acteurs publics. Dans cette continuité, l’approche de la destination en tant que système, exposée par Beritelli et al.(2015), Botti et al. (2019), et Scaglione et al. (2021), sous-entend un contexte que nous identifions comme un « contexte de réseau subi ». Il souligne le rôle de l’individu au sein du système collectif qu’est la destination et révèle l’un des rôles fondamentaux des décideurs publics tels que les Organismes de Gestion des Destinations : fédérer les acteurs socio-professionnels du territoire autour d’un projet commun (Van der Yeught, 2016). La complexité, malgré la nécessité de cette mission pour le manager public est soulignée dans la thèse. Cela nous amène à notre problématique centrale de recherche : « Comment rendre compte des interactions inter-organisationnelles entre les acteurs touristiques du réseau d’une destination et comment les manager ? ». Afin de proposer un processus de recherche y répondant, nous nous positionnons sur l’idée qu’il est nécessaire d’appréhender la PME (Julien et Schmitt, 2008), le management public (Klijn et al., 2015 ; O’Toole, 1997) et le management des destinations (Baggio, 2018 ; Raisi et al., 2020) sous le prisme de l’analyse réseau. L’atteinte de nos objectifs de recherche se base sur l’analyse réseau de la destination Pyrénées Ariégeoises à partir de récoltes de données primaires et dépend de deux niveaux d’analyse : une analyse de la structure du réseau d’une destination et l’évaluation des caractéristiques des acteurs clés du réseau, au travers du leadership et du capital social.

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Mots clés

Capital social, pitch, Tourisme

Auteur.e(s)

BELTRAN Caroline
Docteure en sciences de gestion (PhD in management sciences)
FNEGE

Institution(s)

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Le Grand Oral AEF Info x FNEGE – Stephane de MIOLLIS

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Artificial Intelligence in recruitment : Is ethics a lever for Business Attractiveness?

Les organisations utilisent l'IA dans leurs processus de recrutement de plus en plus souvent, mais la perception éthique de ces processus semble mitigée. Face à une telle diversité de perceptions de l'IA dans le recrutement, il est essentiel de comprendre l'impact de ces perceptions sur les organisations qui l'utilisent. Nous analysons le lien entre les perceptions éthiques de l'utilisation de l'IA dans le recrutement et les perceptions d'attractivité et d'innovation des organisations. Nos résultats indiquent que ces perceptions éthiques sont positivement corrélées à la perception d'attractivité des organisations, directement et indirectement via les perceptions d'innovation, avec des variations selon la méthode de recrutement utilisée. Par exemple, nous constatons que les personnes qui considèrent comme éthique pour les organisations d'utiliser l'IA de manières souvent considérées comme attentatoires à la vie privée, comme l'analyse du contenu des réseaux sociaux, perçoivent ces organisations comme plus innovantes et plus attractives.

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Optimiser la mesure du bien-être au travail

Les trois écoles de pensées du bien-être au travail les plus souvent citées dans la littérature francophone des sciences de gestion ont chacune proposé une échelle de mesure originale. Après avoir identifié les chevauchements entre-elles, mais aussi leurs spécificités et leurs limites, nous avons cherché à les agréger. Un test sur un échantillon de salariés en poste révèle que cinq dimensions seulement doivent être conservées pour garantir des qualités métriques supérieures aux versions originelles. Il s’agit en l’occurrence : du sentiment de Compétences, des Relations sociales, de l’Environnement, du Sens, et du Temps (CREST). Les scores enregistrés au niveau des liens avec l’authenticité comportementale, principal antécédent connu du bien-être au travail, et l’analyse logique, principale conséquence attendue, confortent sa validité nomologique. Le nouveau construit ainsi élaboré contribue à clarifier la définition du concept de bien-être au travail. Il devrait également permettre d’orienter les décisions managériales une fois l’échelle introduite dans les observatoires sociaux.

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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.

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