Quitter, rester ou progresser ? Les profils d’intentions des agents en centre d’appels
Notice bibliographique
Résumé
La théorie de l’action raisonnée et les modèles du roulement volontaire ont toujours considéré l’intention de quitter son emploi pour un autre employeur comme le meilleur prédicteur du roulement de personnel. Cependant, dans les faits, les employés disposent de deux autres options, à savoir progresser vers un autre emploi au sein de leur entreprise (roulement interne) ou encore rester dans leur emploi actuel pour une certaine période. Dans une perspective de prévention du roulement, la recherche aurait avantage à identifier des profils d’intentions en fonction de ces trois options. La présente étude vise à vérifier si les employés présentent des profils d’intentions différents et si leur satisfaction au travail, leurs comportements de recherche d’emploi et les taux de roulement volontaire et interne diffèrent selon ces profils. L’analyse des résultats recueillis auprès de 434 agents issus de trois centres d’appels suggère l’existence de quatre profils d’intentions à peu près équivalents en nombre : (1) rester dans l’emploi actuel (forte intention de rester dans l’emploi actuel, faible intention de progresser à l’interne et faible intention de quitter à l’externe); (2) rester en attendant de progresser (forte intention de rester dans l’emploi actuel, mais forte intention de progresser à l’interne et faible intention de quitter à l’externe); (3) priorité à la progression (faible intention de rester dans l’emploi actuel, forte intention de progresser à l’interne et faible intention de quitter à l’externe); (4) priorité à la mobilité (faible intention de rester dans l’emploi actuel, forte intention de progresser à l’interne et de quitter à l’externe). Les résultats de l’étude montrent que ces quatre profils d’intentions présentent des niveaux de satisfaction au travail et des comportements de recherche d’emploi différents. De même, les taux de roulement volontaire du personnel et le taux de roulement interne, mesurés un an plus tard, diffèrent selon les profils d’intentions.
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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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.
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 ».