Étude longitudinale du lien entre la satisfaction intrinsèque et la satisfaction extrinsèque au travail et l’intention de quitter chez les travailleurs du secteur des TIC
Notice bibliographique
Résumé
Le but de ce mémoire est de comprendre l’influence de la satisfaction intrinsèque et de la satisfaction extrinsèque sur l’intention de quitter des travailleurs. Afin d’étudier ce sujet, nous avons formulé trois hypothèses basées sur la théorie des attentes et la théorie des deux facteurs d’Herzberg. La première hypothèse stipule que la satisfaction intrinsèque fait diminuer l’intention de quitter des travailleurs. La seconde hypothèse est formulée à l’effet que la satisfaction extrinsèque fait diminuer l’intention de quitter des travailleurs. La dernière hypothèse stipule que la satisfaction intrinsèque a une influence plus importante sur l’intention de quitter des travailleurs que la satisfaction extrinsèque. Les données utilisées afin de tester nos hypothèses de recherche ont été collectées dans le cadre d’une étude plus vaste portant sur « les liens entre la rémunération, la formation et le développement des compétences et l’attraction et la rétention d’employés clés ». L’entreprise au sein de laquelle les données ont été collectées est dans le domaine des technologies de l’information et des communications (TIC) à Montréal. Les employés interrogés sont les nouveaux employés embauchés par l’entreprise. Les résultats de notre mémoire confirment deux de nos hypothèses. Ainsi, nos résultats ont démontré que la satisfaction intrinsèque fait diminuer l’intention de quitter des travailleurs d’ici six mois, un an et deux ans. De plus, nos résultats ont démontré que la satisfaction intrinsèque a une influence plus importante sur l’intention de quitter que la satisfaction extrinsèque. Par contre, une de nos hypothèses est partiellement confirmée. En effet, nos résultats ont démontré que la satisfaction extrinsèque fait seulement diminuer l’intention de quitter d’ici un an et deux ans et n’a aucune influence significative sur l’intention de quitter d’ici six mois. Le soutien organisationnel perçu est une variable qui a également une forte influence sur l’intention de quitter des travailleurs. Pour terminer, la conclusion de ce mémoire présente en quoi nos résultats peuvent être utiles aux gestionnaires des ressources humaines et des relations industrielles.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».