L’impact de la rémunération variable sur l’intention de rester via l’engagement organisationnel : étude longitudinale dans le secteur des TIC
Notice bibliographique
Résumé
Notre mémoire a pour objectif d’étudier l’impact différencié de la rémunération variable individuelle et collective sur l’intention de rester. De plus, nous nous intéressons au rôle de l’engagement organisationnel dans la relation entre la rémunération variable et l’intention de rester. Pour ce faire, nous avons formulé quatre hypothèses basées sur la littérature et certaines théories. La première hypothèse avance que la rémunération variable individuelle fait accroître l’intention de rester des travailleurs. La deuxième stipule que la rémunération variable collective fait accroître l’intention de rester. La troisième indique que la rémunération variable individuelle fait accroître davantage l’intention de rester que la rémunération variable collective sur l’intention de rester. Enfin, la quatrième hypothèse suggère que l’engagement organisationnel agit à titre de variable médiatrice dans la relation entre la rémunération variable et l’intention de rester. Notre étude s’appuie sur des données longitudinales colligées dans le cadre d’une enquête portant sur « les liens entre la rémunération, la formation et le développement des compétences avec l’attraction et la rétention des employés clés ». L’enquête a été réalisée auprès de nouveaux travailleurs d’une entreprise internationale du secteur des technologies de l’information et des communications (TIC) à Montréal. Les données ont été colligées en trois temps entre le 1er avril 2009 et le 30 septembre 2010. Nos résultats soutiennent qu’effectivement la rémunération variable individuelle et collective font augmenter l’intention de rester des travailleurs. De plus, nous trouvons que la rémunération variable individuelle et la rémunération variable collective ont un impact équivalent sur l’intention de rester. Enfin, bien que l’engagement organisationnel soit un prédicteur important de l’intention de rester, celui-ci n’agit pas à titre de variable médiatrice dans la relation entre la rémunération variable et l’intention de rester. Finalement, notre étude permet d’élaborer certaines pistes pour améliorer l’intention de rester des travailleurs.
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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».