MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2982405430 · doi:10.7202/1065169ar

La contribution des institutions régionales à la gestion des talents : regards sur la grappe aérospatiale de Montréal

2019· article· fr· W2982405430 sur OpenAlexaffvenueabout
Blandine Emilien, Christian Lévesque, Lucie Morissette, Sara Pérez‐Lauzon

Notice bibliographique

RevueRelations industrielles · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHuman Resource and Talent Management
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche examine comment les institutions contribuent, à travers un processus d’expérimentation, au développement d’une gestion des talents (GDT) au niveau régional, la faisant passer ainsi d’un bien privé à un bien collectif. Ce passage s’opère par la création d’agences, de règles formelles et informelles, ainsi que de réseaux par les parties prenantes qui cherchent à développer et attirer des talents pour l’ensemble d’un écosystème. Pour analyser cet apport des institutions à la mutualisation de la GDT, nous avons réalisé une étude de cas de la grappe aérospatiale de Montréal. S’appuyant sur une méthodologie qualitative, plus d’une centaine d’entretiens ont été réalisés entre 2005 et 2017 auprès d’informateurs-clés (représentants d’agences et d’institutions de formation), de représentants syndicaux, ainsi que de gestionnaires dans les entreprises (responsable des ressources humaines, de la production et directeurs généraux). De cette recherche se dégage trois constats. Premièrement, cette étude montre que les acteurs de la grappe aérospatiale montréalaise ont développé des pratiques de GDT qui profitent à l’ensemble des entreprises de la région. Celles-ci ont contribué à la création d’un bassin de talents diversifiés permettant de combler les besoins de main-d’oeuvre tant au niveau de la production, de la RetD que du développement de la chaîne de valeur. Deuxièmement, ces résultats démontrent que la GDT ainsi déployée au niveau régional est le résultat d’un processus d’expérimentation institutionnelle à travers lequel les acteurs déploient des stratégies pour répondre aux enjeux et défis communs qu’ils rencontrent. Troisièmement, il en ressort un modèle hybride qui se démarque du modèle dominant dans une économie libérale de marché. L’on y observe des dynamiques de collaboration durables à l’origine d’une diversification de la GDT et d’une densification institutionnelle qui permet aux acteurs de partager des pratiques, des ressources et des dispositifs liés à la GDT. Les gains sont à la fois individuels pour les entreprises, mais aussi collectifs pour l’ensemble des parties prenantes de la grappe.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRelations industriellesMême sujetHuman Resource and Talent ManagementTravaux en français237 207