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Enregistrement W3126902205 · doi:10.54695/jdds.039.02.4187

L’influence de la culture d’apprentissage sur l’intention de quitter, l’engagement affectif et la performance dans la tâche : le rôle médiateur du capital psychologique

2021· article· fr· W3126902205 sur OpenAlexaboutno aff
Carole-Anne Camiot, Martin Lauzier

Notice bibliographique

RevueJournal de gestion et d economie de la santé · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Une culture d’apprentissage (CA) est l’un des moyens par lesquels une organisation peut influencer les attitudes et les comportements des employés. Cependant, la façon par laquelle ces influences opèrent n’est pas encore claire. Objectif : Prenant appui sur les théories de l’échange social et du capital psychologique (CP), cette recherche vise à étudier le rôle du CP en tant que mécanisme explicatif de la relation unissant la CA à certaines retombées organisationnelles (c.-à-d. réduction de l’intention de quitter, accroissement de l’engagement affectif et de la performance dans la tâche). Méthode : 163 employés d’un hôpital universitaire canadien ont répondu à un questionnaire traitant des différentes variables à l’étude. Les données recueillies ont été soumises à des analyses de régression par la méthode bootstrap. Résultats : Cette étude suggère que la CA est positivement liée au CP, à l’engagement affectif et à la performance dans la tâche, mais négativement liée à l’intention de quitter. Les résultats confirment aussi le rôle médiateur du CP. Un effet de médiation partiel a été constaté entre la CA et l’engagement affectif et des effets de médiation complets ont été trouvés entre l’intention de quitter et la performance dans la tâche. Discussion et conclusion : Cette recherche soutient qu’il est possible, dans un contexte où il y a une CA, de prévenir le roulement de personnel, ainsi que d’accroître les niveaux d’engagement et de performance. Cette étude permet également de reconnaître le rôle du CP et ses effets sur les professionnels de la santé.

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)0,003
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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