Interactions between Dispatchers and Truck Drivers in a High Turnover Context
Notice bibliographique
Résumé
The North American trucking industry has been facing chronic issues related to the retention of a skilled workforce since the end of the 1980s. These issues have both direct economic and social impact; for example, high driver turnover has been linked to higher accident rates. Research has revealed a clear link between the dispatcher’s role and driver turnover, yet little is known about the interactions of this relationship in day-to-day work experience. The aim of the present article, therefore, is to document the dynamic environment shaping interactions between dispatchers and truck drivers in addressing issues related to high turnover. In order to capture the daily interactions of these players, a qualitative approach was used, based on 17 individual interviews and three group discussions with dispatchers, truck drivers and labour and management representatives from 11 different Quebec-based organizations. The results reveal four key characteristics influencing the day-to-day dynamics of trucking operations: 1) the importance of dispatcher-driver interaction in efficient and quality work operations; 2) the precedence of customer satisfaction in these interactions; 3) the interdependent nature of the dispatcher-driver relationship; and lastly, 4) the role of listening and mutual respect. More specifically, the results suggest that dispatcher-driver interactions tend to occur in a high-pressure environment where work demands often necessitate prioritizing operational concerns over interpersonal ones. They also demonstrate that a bi-directional, “win-win” relationship based on constructive interactions, listening and mutual respect are essential conditions in achieving both work efficiency and job satisfaction. These results appear to confirm the findings of several previous studies and shed new light on understanding the relationship between these players.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».