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Enregistrement W4388637824 · doi:10.3917/rips1.078.0049

Workplace Commitment Revisited: Adaptation and Cross-Cultural Validation of a New Measurement Scale in a Francophone Context

2023· article· fr· W4388637824 sur OpenAlexaboutno aff
Alain Lacroux

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de psychosociologie et de gestion des comportements organisationnels · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesFrenchContext (archaeology)Political scienceSociologyArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’implication (ou engagement) au travail est un concept clé pour les chercheurs en comportement organisationnel et pour les praticiens car il aide à prévoir des comportements très recherchés dans les organisations contemporaines, tels que l’intention de départ, l’assiduité ou les comportements de citoyenneté organisationnelle. La recherche est toujours active dans ce domaine : la prédominance de l’approche tridimensionnelle de l’engagement initialement proposée par Meyer et Allen (1991) a été régulièrement remise en question, et d’autres propositions ont vu le jour. L’une d’entre elles s’attache à redéfinir le concept clé d’implication dans un format concis et précis (Klein et al. , 2012, 2014). Cette nouvelle approche s’accompagne d’un instrument de mesure compact et polyvalent (KUT : Klein et al., Unidimensional Target free measure of commitment ). L’objectif de cet article est de démontrer l’intérêt de cette nouvelle définition de l’implication, et de contribuer à la validation de l’échelle KUT en contexte français. Nous avons réalisé cette opération en plusieurs étapes, en mobilisant cinq échantillons comprenant un total de 2096 salariés issus de quatre pays francophones (France, Suisse, Belgique et Canada). Nous montrons que la version française de l’échelle KUT présente des propriétés psychométriques adéquates et une invariance culturelle entre les quatre sous-échantillons.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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