L'étude de l'impact de l'information et de l'intéressement sur la motivation pré-formation dans un contexte de changements technologiques
Notice bibliographique
Résumé
La présente étude avait pour objectif de tester l'impact de pratiques de gestion mobilisatrices (PGM) sur la motivation pré-formation des travailleurs dans un contexte de changements technologiques. Le concept de « pratiques de gestion mobilisatrices» utilisé dans cette recherche est issu du modèle conceptuel de mobilisation de la ressource humaine proposé par Lemelin, Rondeau et Lauzon (1994). Nos participants, 302 professeurs de l'Université de Montréal, ont répondu à un questionnaire dans lequel nous avons mesuré leur motivation pré-formation suite à la présentation d'un scénario incluant des PGM. Nous avons également mesuré leur âge, leur anxiété envers la technologie et leur statut d'emploi afin de tester l'effet modérateur de ces variables sur la relation entre les PGM et la motivation. Nous avions formulé deux hypothèses selon lesquelles l'utilisation de PGM associées aux leviers de l'information et de l'intéressement aurait un impact direct et positif sur la motivation pré-formation des travailleurs. Nous avions également formulé une hypothèse qui prédisait que l'utilisation de plusieurs pratiques aurait un impact direct et positif significativement plus grand sur la motivation pré-formation des travailleurs que l'utilisation d'une seule pratique. Enfin, nous avions formulé deux hypothèses au sujet des variables modératrices présentes dans notre modèle d'analyse. Nous avions prédit que l'impact des PGM sur la motivation pré-formation serait modéré par l'âge et l'anxiété envers la technologie. Aucune de nos hypothèses n'a été confirmée par nos analyses statistiques et ce, bien que toutes les PGM utilisées dans nos scénarios aient été jugées réalistes et intéressantes par nos participants. L'utilisation de PGM n'a eu aucun effet direct sur la motivation pré-formation des travailleurs dans un contexte de changements technologiques. Toutefois, comme nos moyennes de motivation étaient élevées dans les quatre conditions expérimentales, nous pouvons conclure que l'ensemble des participants semblaient motivés par la formation sur le projet « Tous EN-ligne» telle que présentée dans nos scénarios. Ensuite, l'âge et le niveau d'anxiété n'ont eu aucun effet modérateur sur la relation entre l'utilisation de PGM et la motivation pré-formation des participants à notre étude. Nous avions également émis la proposition que le statut d'emploi aurait un effet modérateur sur la relation entre les PGM et la motivation. Les résultats des analyses statistiques ont seulement révélé un effet direct du statut d'emploi sur la motivation préformation. Ainsi, les professeurs titulaires étaient significativement moins motivés que les professeurs adjoints. Bien que les professeurs agrégés étaient plus motivés que les professeurs titulaires mais moins motivés que les professeurs adjoints, ces différences n'ont pas été trouvées significatives. Enfm, une autre analyse nous a permis de voir que l'intérêt envers la technologie dans l'enseignement avait eu une influence sur la motivation pré-formation des travailleurs. En divisant nos participants en deux groupes (professeurs non intéressés par la technologie et professeurs intéressés par la technologie) nous avons obtenu des résultats fort intéressants. Pour les professeurs déjà intéressés par la technologie, l'utilisation de pratiques de gestion mobilisatrices n'a eu aucun effet différentiel sur leur niveau de motivation pré-formation. Par contre, pour les professeurs qui n'étaient pas intéressés par la technologie, alors l'utilisation de PGM liées à l'intéressement est venue augmenter considérablement leur niveau de motivation pré-formation comparativement au groupe contrôle. Ces derniers résultats significatifs nous amènent à conclure que même s1 l'ensemble de nos hypothèses ont été rejetées, notre approche théorique a tout de même reçu un appui. L'utilisation de PGM peut donc, dans certaines conditions, avoir un effet sur la motivation pré-fonnation des travailleurs. De plus, les résultats de cette étude mettent en lumière l'importance de continuer à explorer les relations qui existent entre l'utilisation de pratiques de gestion mobilisatrices et la motivation pré-formation.
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 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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».