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Enregistrement W2028413362 · doi:10.3917/riges.353.0053

La conciliation travail-famille : au-delà des mesures à offrir, une culture à mettre en place

2010· article· fr· W2028413362 sur OpenAlexaffvenue
Lise Chrétien, Isabelle Létourneau

Notice bibliographique

RevueGestion · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWork-Family Balance Challenges
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConciliationHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Les répercussions du conflit travail-famille sur la santé mentale des employés sont considérables : troubles de l’humeur, anxiété, stress, dépression, épuisement professionnel, etc. Que peuvent faire les organisations pour mieux soutenir leur personnel en matière de conciliation travail-famille? Offrir des mesures organisationnelles de conciliation travail-famille est un pas dans la bonne direction. Il s’agit alors de revoir les pratiques en matière de congés, d’aménagements du temps et du lieu de travail, de soutien à la famille, d’avantages sociaux et de mesures de santé et de bien-être. Mais ces mesures ne seront efficaces que si elles sont intégrées à une véritable culture de gestion favorable à la conciliation travail-famille. Cet article décrit des types de culture organisationnelle qui nuisent à la conciliation travail-famille. Il propose en outre une liste de questions visant à apprécier jusqu’à quel point la culture d’une organisation va dans le sens de la conciliation travail-famille. Puis, il présente les sept étapes d’une démarche organisationnelle visant à faciliter l’éclosion d’une culture permettant la conciliation travail-famille : reconnaître la nécessité d’un changement culturel en matière de conciliation travail-famille; poser un diagnostic culturel en cette matière; établir des objectifs de changement culturel; explorer des solutions possibles et déterminer celles qui seront testées; établir un plan d’action; passer à l’action; évaluer les résultats.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,012
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,280 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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