Fidélisation des employés de la génération Z dans les Établissements Privés d’Enseignement Secondaire au Cameroun (EPESC)
Notice bibliographique
Résumé
Les jeunes diplômés sont de plus en plus nombreux à intégrer les EPESC. Or, avec les avancées technologiques qui ont marqué ces dernières décennies, ces jeunes présentent des caractéristiques particulières en milieu professionnel différentes de celles de leurs prédécesseurs. Ainsi, il serait judicieux pour assurer la pérennité des organisations qui emploient cette main d’œuvre émergente de s’intéresser à ses attentes. Dans le souci donc d’étudier ces attentes, une enquête qualitative via des entretiens semi-directifs a été menée auprès de 64 employés appartenant à la génération Z exercant dans les EPESC d’une part et auprès de 12 employeurs d’autre part. Les données collectées ont été analysées à partir du logiciel NVivo12 plus et les résultats ont montré que les employés de la génération Z au sein des EPESC sont très ambitieux, très technophiles et ont une certaine proximité avec les apprenants. Cependant, plusieurs d’entre eux n’ont pas intégré ces établissements par vocation. Néanmoins, certains en exerçant l’enseignement en sont devenus passionnés. Enfin, le principal facteur de rétention de ces employés de la génération Z dans les EPESC est d’ordre organisationnel.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».