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Enregistrement W1489442364

Nouvelles pratiques de travail et taux de demissions : problemes methodologiques et donnees empiriques pour le Canada

2003· article· fr· W1489442364 sur OpenAlexaffabout
Julio M. de la Rosa, René Morissette

Notice bibliographique

RevueDirection des etudes analytiques : documents de recherche · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueEmployment and Welfare Studies
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A l'aide d'un echantillon national representatif d'etablissements, nous avons cherche a determiner si l'adoption de certaines pratiques de travail equivalentes (PTE) a tendance a reduire le taux de demissions. Dans l'ensemble, notre analyse fournit des preuves solides d'une association negative entre l'adoption de certaines PTE et le taux de demissions, pour les etablissements comptant plus de dix employes du secteur des services hautement specialises. Nous degageons aussi certaines preuves d'une association negative pour le secteur des services peu specialises. Cependant, la force de cette association negative diminue considerablement lorsque nous ajoutons un indicateur precisant si l'etablissement a adopte ou non une politique officielle de partage de l'information. Dans le secteur de la fabrication, les preuves d'une association negative sont faibles. Bien que les etablissements ayant des groupes de travail autonomes aient affiche un taux de demissions plus faible que les autres, aucun ensemble de pratiques de travail etudie n'a d'effet negatif et statistiquement significatif sur ce taux. Nous emettons l'hypothese que les PTE cles peuvent reduire davantage le roulement de la main-d'oeuvre dans des environnements techniquement complexes que dans des environnements requerant peu de competences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,274
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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