MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2564881451 · doi:10.7202/1037664ar

L’identification au contenu du travail comme déterminant du souhait de rester dans un emploi

2016· article· fr· W2564881451 sur OpenAlexvenueno aff
Sébastien Mainhagu, Herbert Castéran

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les recherches sur le choix de demeurer dans un emploi sont peu nombreuses ou traitent ce sujet à travers des modèles sur le roulement de personnel (turnover), considérant que les mêmes déterminants influencent de manière opposée l'intention de rester ou de quitter. De plus, à l'exception notable de Cossette et Gosselin (2012), les chercheurs ne traitent que le choix de rester dans l'entreprise, mêlant dans la même variable expliquée le choix de rester dans un emploi et celui de la mobilité intra-organisationnelle. Cette recherche poursuit deux objectifs: 1- identifier des concepts associés au souhait de rester dans son emploi; 2- explorer les relations entre les variables identifiées et le désir de rester. L'apport de cette recherche est double. Il s'avère tout d'abord théorique puisque nous avons identifié les variables associées au souhait de rester dans un emploi. Les résultats obtenus permettent de proposer un modèle théorique décrivant les relations entre trois groupes de variables (identification, contextes personnel et au travail) et le souhait de rester. Nous montrons, en particulier, l'influence probable des variables d'identification au contenu du travail sur le souhait de rester dans l'emploi, réalité rarement prise en compte dans les analyses sur ce sujet, que nous définissons comme un état où un salarié établit une équivalence entre ce qu'il est et ce qu'il fait. Cette identification est obtenue suite aux succès obtenus par la personne, qui lui indiquent ses compétences et lui procurent un sentiment d'efficacité, source de fierté. Le second apport de cette recherche est méthodologique. Il semble fécond d'associer une analyse des entretiens, appliquant les principes de la théorie enracinée, à un traitement statistique de type analyse des correspondances multiples, peu connu des chercheurs anglosaxons.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRelations industriellesMême sujetJob Satisfaction and Organizational BehaviorTravaux en français237 207