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Enregistrement W2127934765 · doi:10.3917/riges.323.0099

La gestion des ressources humaines

2007· article· fr· W2127934765 sur OpenAlexaffvenueabout
Silvana Pozzebon, Urwana Coiquaud, Alain Gosselin, Denis Chênevert

Notice bibliographique

RevueGestion · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Cet article pose un regard sur les acteurs (les employeurs, l’État, les syndicats) et les événements qui ont marqué l’évolution de la gestion des ressources humaines au Canada, en particulier au Québec, depuis 100 ans. La gestion des ressources humaines prend son envol au Canada à l’époque de la Seconde Guerre mondiale. Dans un contexte de production de masse, les entreprises introduisent des procédures administratives de «gestion du personnel» en matière de sélection, de formation et de rémunération. Vers la fin de la guerre, l’État met en place un cadre législatif pour aménager les rapports collectifs de travail et contraindre l’employeur à reconnaître le syndicat et à négocier avec lui les conditions de travail. Ainsi, les syndicats s’implantent solidement dans l’économie canadienne et les préoccupations vont s’orienter vers la gestion des «relations industrielles». Avec les bouleversements économiques des années 1980, les activités de gestion du personnel se trouvent au centre du domaine, connu dorénavant sous le nom de «gestion des ressources humaines», qui témoigne de l’élargissement du champ d’intervention de ce domaine. Aujourd’hui ancrée dans le secteur des services, l’économie place les travailleurs comme source d’avantages compétitifs. Dans ce contexte, la gestion des ressources humaines fait face aux multiples défis d’attirer, de retenir et de développer des employés compétents. Prenant un virage stratégique, elle propose de motiver les employés et de répondre aux besoins d’«agilité» des entreprises. Toutefois, ce virage laisse en plan nombre de travailleurs atypiques, qu’il faut chercher à intégrer à la nouvelle dynamique sociale et économique.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,003

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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