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Enregistrement W3134365466 · doi:10.1522/radm.no4.1242

Exploration du concept de la reconnaissance au travail chez les répartiteurs d’urgence

2021· article· fr· W3134365466 sur OpenAlexaffvenue
Catherine Dufresne, Andrée-Ann Deschênes, Isabel Bastille

Notice bibliographique

RevueAd machina l avenir de l humain au travail · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiCégep de Saint-Laurent
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente recherche explore le concept de la reconnaissance au travail. Selon Brun et al. (2002), la reconnaissance au travail constitue une réaction constructive et authentique, de préférence personnalisée, spécifique, cohérente et à court terme qui s’exprime dans les rapports entre humains. À l’instar des résultats de l’étude de Toulouse et al. (2011), qui proposent que les préposés des centrales 911 souffrent d’un manque de reconnaissance important où 90 % des participants présentaient un déséquilibre effort/reconnaissance, l’objet de la présente recherche prend toute son importance. Plus précisément, cette étude qualitative explore des méthodes de reconnaissance qui font du sens pour les répartiteurs d’urgence. Dans le cadre de cette recherche, cinq centres d’urgence ont participé à l’étude. Les participants sont des superviseurs et des répartiteurs à l’emploi. Au total, 10 entrevues semi-dirigées ont été réalisées. 90 % des participants sont des femmes et cumulent en moyenne 12,25 années d’expérience. L’entrevue semi-dirigée consistait à comprendre la réalité du métier de répartiteur et ses besoins de reconnaissance afin de les juxtaposer à la théorie. Un modèle exploratoire de reconnaissance au travail adapté à la réalité des répartiteurs d’urgence inspiré de la théorie de Brun et Dugas (2005) est l’extrant des analyses thématiques. Plus spécifiquement, le modèle exploratoire expose les différents niveaux possibles d’interactions croisées entre les acteurs de la fonction de répartiteur, par exemple, la reconnaissance du policier à l’égard du répartiteur ou encore, l’impact de la reconnaissance entre collègues. En somme, le modèle exploratoire extrait des résultats de cette recherche [...]

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,047

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
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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