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Enregistrement W3203713137 · doi:10.3917/grhu.121.0003

Analyse multi-niveau de l’effet du climat diversité sur l’identification organisationnelle – Importance de la perception d’« insider »

2021· article· fr· W3203713137 sur OpenAlexaff
Gaëlle Cachat‐Rosset, Alain Klarsfeld, Kévin Carillo

Notice bibliographique

RevueRevue de gestion des ressources humaines · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Un climat pro-diversité serait primordial pour bénéficier des effets positifs de la diversité croissante des équipes de travail (Cox, 1993). Parmi ses effets positifs escomptés, figure le renforcement des états affectifs des salariés, et notamment leur identification à l’organisation. Nous proposons dans cet article d’apprécier l’influence de la perception de climat diversité de l’unité de travail sur l’identification organisationnelle, relation encore peu explorée et aux résultats mitigés, a fortiori dans le contexte français, dans lequel le climat diversité n’a fait l’objet d’aucune recherche empirique. Nous conceptualisons le climat diversité en 3 dimensions que sont l’intentionnalité, la programmation et la praxis (Cachat-Rosset et al ., 2019), répondant ainsi aux incohérences théoriques, conceptuelles et opérationnelles récemment soulevées à propos de ce concept (Cachat-Rosset et al ., 2019 ; McKay & Avery, 2015). S’appuyant sur une étude administrée auprès de salariés français dans 40 unités de travail, nos résultats montrent que la perception d’un climat diversité au sein de l’unité de travail influence positivement et significativement la perception d’« insider » et l’identification organisationnelle, et qu’il y a médiation de la perception d’« insider » dans la relation climat diversité - identification organisationnelle.

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 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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