L'efficacité des pratiques de gestion des ressources humaines : le cas de la gestion des professionnels syndiqués au Québec
Notice bibliographique
Résumé
La mesure de l'efficacité des pratiques de gestion est une préoccupation forte de la « nouvelle » gestion des ressources humaines (GRH). Pourtant — au-delà du discours — peu de recherches empiriques ont été effectuées sur ce sujet à cause de la complexité des devis de recherche qui exigent le contrôle de nombreuses variables influençant la relation entre les pratiques de GRH et la performance organisationnelle. En mesurant l'efficacité des pratiques de GRH à partir de leur capacité à réduire l'insatisfaction professionnelle de 2 497 professionnels syndiqués québécois, le devis de cette recherche s'avère non seulement réaliste mais aussi efficace puisque cette insatisfaction professionnelle (due à la confrontation des valeurs professionnelles avec les exigences organisationnelles) s'avère positivement reliée à la faible loyauté organisationnelle, au faible rendement perçu et à de nombreux comportements contre-productifs. Une analyse multivariée de 66 pratiques de GRH (qui se regroupent en 26 grappes homogènes) met en évidence l'importance des pratiques de participation, de communication, de formation et de valorisation professionnelle. Le modèle « idéal » de gestion de la main-d’œuvre professionnelle qui se dégage de l'analyse explique 41,3 % de la variance totale de l'insatisfaction professionnelle. Il continue à expliquer 28,3 % de cette variance alors même que 37 variables individuelles et 6 variables organisationnelles sont contrôlées.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».