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Enregistrement W3144774894 · doi:10.3917/risa.871.0041

Qui se ressemble s’assemble : l’influence des désaccords entre le manager et son subalterne quant à la clarté des objectifs sur la congruence des valeurs et l’engagement organisationnel

2021· article· fr· W3144774894 sur OpenAlexaff
Edmund C. Stazyk, Randall S. Davis

Notice bibliographique

RevueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCongruence (geometry)PhilosophyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nombreuses sont les recherches qui soulignent l’importance de la congruence entre les valeurs du personnel et celles de l’organisation. Pourtant, malgré les preuves que la congruence des valeurs influence bel et bien les principaux résultats individuels et organisationnels, plusieurs failles énormes subsistent dans la recherche. Nous tentons ici d’enrichir les connaissances existantes dans le domaine de la gestion publique par divers moyens : (1) en examinant si et comment la congruence des valeurs influence l’engagement affectif du personnel à l’égard de l’organisation et (2) en répondant aux récents appels lancés aux chercheurs pour qu’ils expliquent les processus par lesquels la congruence des valeurs façonne les opinions et le comportement du personnel. Nos résultats, qui s’appuient sur des données dyadiques compilées sur un échantillon de cadres supérieurs dans des gouvernements locaux américains, indiquent que la congruence des valeurs est associée à des niveaux plus élevés d’engagement affectif à l’égard des organisations. En outre, la congruence des valeurs est encore plus importante dans les cas où il existe des niveaux plus élevés d’ambiguïté des objectifs. Remarques à l’intention des praticiens Les conclusions de l’étude ont plusieurs implications pratiques pour les gestionnaires publics. Premièrement, les résultats indiquent que les gestionnaires doivent reconnaître et prendre en compte les perceptions du personnel quant à l’ambiguïté des objectifs organisationnels s’ils espèrent le retenir. À cette fin, les gestionnaires feraient bien de concevoir les objectifs de concert avec leur personnel ; le processus de cocréation des objectifs peut contribuer à limiter l’ambiguïté. Deuxièmement, les gestionnaires doivent créer des systèmes de communication solides qui acceptent les désaccords et reconnaissent l’importance d’un dialogue efficace sur la nature des objectifs. Enfin, les gestionnaires doivent fournir un retour d’information sur les objectifs à intervalles réguliers afin d’aider le personnel à comprendre les attentes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,281 · 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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