Participation in Corporate University Training: Its Effect on Individual Job Performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the effect of corporate university training on employees' job performance. The popularity of this strategic training approach has grown considerably in both North America and Europe over the last decade; however, no scientific research known by the authors has evaluated the effectiveness of corporate university training on work‐related outcomes. Using a data set of 1,484 employee observations from a Canadian financial institution's computerized personnel files, results from a regression analysis reveal that participation in corporate university training had a relatively small effect on individual job performance after controlling for pre‐training job performance as well as job and individual characteristics. Furthermore, this finding indicates a positive linear relationship between the number of corporate university training courses completed and job performance. Results also show a significant interactive effect of corporate university training and pre‐training job performance on post‐training individual job performance. We discuss theoretical and practical implications as well as limitations and suggestions for future research. Résumé La recherche qui suit est une enquête sur l'impact de la formation de l'université d'entreprise sur la performance des employés. Au cours de la dernière décennie, cette approche stratégique du développement des compétences a connu un succès remarquable en Amérique du Nord et en Europe. Pourtant, à notre connaissance, aucune recherche scientifique n'en évalue l'efficacité sur les indicateurs de la performance au travail. En appliquant l'analyse de régression à 1 484 observations d'employés provenant d'un fichier informatique d'une grande institution bancaire canadienne, l'étude révèle que par rapport à la performance pré‐formation et aux caractéristiques individuelles, la participation à un programme d'université d'entreprise a un impact relativement faible sur la performance individuelle. Les résultats indiquent également qu'il existe une relation linéaire positive entre le nombre de cours complétés avec succès et la performance individuelle. Par ailleurs, l'université d'entreprise et la performance pré‐formation ont un effet interactif remarquable sur la performance individuelle post‐formation. Pour finir, Varticle examine les implications théoriques et pratiques de l'étude, passe en revue ses limites avant de proposer des pistes de recherche future.
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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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 ».