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Enregistrement W2118913865 · doi:10.7202/1008475ar

Effets de certaines pratiques de GRH sur la performance de PME manufacturières : vérification de l’approche universaliste

2012· article· fr· W2118913865 sur OpenAlexaffvenue
Richard Lacoursière, Bruno Fabi, Josée St‐Pierre, Michel Arcand

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude a pour but de vérifier si l’on peut constater, en contexte de PME, un effet de certaines pratiques de gestion des ressources humaines (GRH) comparable à celui qui est rapporté par différents chercheurs pour la grande entreprise. Influençant à la fois les conditions de travail, l’organisation du travail, la motivation et le développement des compétences, les pratiques de GRH peuvent constituer une source importante d’avantages concurrentiels pour les entreprises. Les résultats obtenus à partir d’un échantillon de 233 PME manufacturières permettent d’affirmer qu’il existe une relation positive entre le développement des pratiques de GRH et la performance des PME. Des analyses multivariées ont également permis d’attri buer spécifiquement les effets de certaines pratiques sur différentes dimensions de la performance des PME. C’est ainsi que la diffusion d’information apparaît liée au taux de roulement du personnel et au taux de rendement de l’actif ; la formation, à la productivité ; le recrutement et l’évaluation du rendement, à la croissance des ventes. Il apparaît en outre que le rôle significatif qu’exerceraient les pratiques sur la performance varie en fonction de la taille des entreprises. Ces résultats permettent de nuancer les effets des pratiques de GRH en montrant qu’ils peuvent être plus spécifiques que généraux. L’article s’achève sur une discussion intégrant des données d’études antérieures ainsi que des implications de gestion susceptibles d’intéresser des gestionnaires de PME.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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