Impact de l’implication des acteurs dans la mise en oeuvre des outils de gestion sur la performance organisationnelle : cas du secteur canadien de l’automobile
Notice bibliographique
Résumé
Cette these s’appuie sur le constat selon lequel les acteurs vivent des difficultes professionnelles concernant la mise en œuvre des outils de gestion CRM ayant un impact a la fois sur la performance organisationnelle et sur les incidences financieres. C’est dans cette perspective qu’elle vise a contribuer a l’enrichissement de l’implication des acteurs dans la mise en œuvre des outils de gestion sur la performance organisationnelle dans le secteur canadien de l’automobile. Notre recherche doctorale pose les questions suivantes : « quels sont les determinants des incidences financieres et de la performance organisationnelle ? ». Existe-t-il une relation entre ces types de performance et l’implication des dirigeants et utilisateurs en matiere d’outils de gestion CRM ? Pour y repondre, un design methodologique en trois phases a ete elabore : (1) une preenquete aupres de 21 cadres (2) une etude empirique quantitative basee sur un echantillon de 306 professionnels (3) une discussion apres analyse des resultats et une theorie basee sur le TAR. Les resultats montrent que pour atteindre une performance organisationnelle et ainsi avoir des incidences financieres, l’organisation doit s’assurer que, (a) les dirigeants s’impliquent en matiere d’outils de gestion CRM, (b) les utilisateurs s’impliquent dans les CRM, (c) la formation adequate est offerte. D’un point de vue empirique, les resultats permettent de connaitre la dimension jusqu’ici peu exploree de la pratique professionnelle, en particulier en matiere d’implication des dirigeants et des utilisateurs. Enfin, d’un point de vue methodologique, cette recherche a permis de developper et d’experimenter un dispositif permettant d’etudier l’implication des acteurs dans la mise en œuvre des outils de gestion sur un empan long de facon coherente avec une epistemologie holiste de l’action humaine.
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 | 0,015 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».