Le changement organisationnel : la prédiction des comportements de soutien et de résistance par le biais des préoccupations
Notice bibliographique
Résumé
Depuis plus de 50 ans, les chercheurs sâintéressent à la résistance au changement. Or, malgré plusieurs années de recherche, on ne sait toujours pas exactement quelles variables peuvent prédire les comportements de résistance et encore moins ceux de soutien. La présente thèse vise à pallier cette lacune en identifiant des variables pouvant expliquer à la fois les comportements de soutien et de résistance lors dâun changement organisationnel majeur.\n\nLe modèle des phases de préoccupations (Bareil 2004a) sâavère intéressant à cet effet puisquâil intègre bien les savoirs actuels et sâadapte à différents changements. Lâobjectif principal de cette thèse est donc de vérifier jusquâà quel point les comportements de soutien et de résistance peuvent être prédits par les phases de préoccupations, en tenant compte de lâengagement affectif envers le changement comme variable médiatrice et du rôle des acteurs et de lâavancement de la mise en Åuvre comme variables modératrices. Pour ce faire, une étude a été menée auprès dâenseignants, de professionnels et de directeurs dâune Commission scolaire québécoise ayant implanté une réforme majeure provoquant des préoccupations dâintensité variée et des comportements divers, allant de la résistance au soutien. \n\nLes analyses acheminatoires effectuées auprès de deux échantillons indépendants (n=464 et n=171) indiquent que les premières phases du modèle (centrées sur le destinataire, lâorganisation et le changement) sont liées positivement aux comportements de résistance et négativement à ceux de soutien. à lâinverse, les dernières phases (centrées sur lâexpérimentation, la collaboration et lâamélioration continue) sont liées négativement aux comportements de résistance et positivement à ceux de soutien. Ainsi, plus on avance dans la séquence des phases de préoccupations, plus les comportements de soutien augmentent et ceux de résistance diminuent. Ãgalement, lâengagement affectif envers le changement agit à titre de variable médiatrice et permet dâexpliquer davantage de variance des comportements de soutien et de résistance. \n\nDe plus, les analyses de régression indiquent que les phases de préoccupations expliquent davantage de variance des comportements de soutien des agents de changement, alors quâelles expliquent plus de variance des comportements de résistance des destinataires. On constate aussi que câest au début de la mise en Åuvre que les phases de préoccupations expliquent le plus de variance des comportements de soutien et de résistance.\n\nFinalement, un troisième échantillon (n=143) permet de suivre lâévolution des participants ayant répondu deux fois au questionnaire. Les tests t ne rapportent aucune différence significative entre les deux temps de mesure et ce, autant pour les phases de préoccupations que pour les comportements de soutien et de résistance. On constate que lorsque les phases de préoccupations nâévoluent pas, les comportements de soutien ou de résistance demeurent les mêmes. \n\nEn somme, ces résultats indiquent quâil est possible de prédire à la fois les comportements de soutien et de résistance avec les phases de préoccupations. En outre, on sait maintenant à quel moment et avec quel type dâacteurs le modèle des phases de préoccupations sâavère le plus utile. Afin de généraliser ces résultats, il serait pertinent de reproduire cette recherche dans une autre organisation qui implante un changement majeur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».