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Enregistrement W3044417328 · doi:10.3917/grhu.116.0003

L’intégration des nouveaux arrivants : un dispositif RH de lutte contre l’obsolescence des compétences ? Enseignements tirés du cas de SNCF Réseau

2020· article· fr· W3044417328 sur OpenAlex
Jean-François Garcia, Samuel Grandval, Nathalie Montargot, Ewan Oiry

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevue de gestion des ressources humaines · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal and Cross-Cultural Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObsolescenceHumanitiesPolitical sciencePhilosophyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article montre comment un dispositif d’intégration des nouveaux arrivants permet de lutter contre l’obsolescence des compétences. Alors que la littérature s’intéresse principalement au développement des compétences, notre article analyse les facteurs de leur obsolescence et les moyens d’y remédier. L’étude du cas d’un établissement du Groupe SNCF nous permet d’identifier les compétences devenues obsolètes et les facteurs organisationnels et RH qui ont produit cette dynamique. Nos données montrent également qu’un dispositif d’intégration permet de considérer les nouveaux arrivants comme les acteurs d’une nouvelle stratégie organisationnelle qui les légitime dans un rôle d’agent de diffusion du savoir. Nos résultats montrent enfin que la diversité des profils (âges, expériences, traits de personnalité, etc.) représente un facteur crucial dans la lutte contre l’obsolescence des compétences parce qu’elle permet le développement d’une « learning agility » favorisant le co-engagement et la co-responsabilité. Notre article enrichit la littérature en identifiant l’intégration comme un levier RH stratégique de lutte contre l’obsolescence des compétences.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · 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