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Enregistrement W7008024277

Analyse des traits de personnalité liés au stress et du profil relationnel déterminants des résultats de ventes : une application dans le secteur des produits de consommation de masse

2011· other· fr· W7008024277 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2011
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative methodologyStatistical analysisValidation test
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude confirmatoire de type étude de cas, qui porte sur les vendeurs d'une entreprise de vente et de distribution de boissons non alcoolisées a pour objectif de déterminer les profils relationnels ainsi que les traits de personnalité en situation de stress des représentants commerciaux externes performants. Pour ce faire, nous avons distribué à et analysé un total de 45 questionnaires à tous les vendeurs d'une entreprise réelle basée à Montréal. Ceci nous a permis d'évaluer les relations d'influence entre les performances de ventes des représentants et leurs profils relationnels transactionnels (composé de leur profil de socialisation, de persuasion et d'affection). Nous avons de plus déterminé les traits de personnalité reliés aux différents types de stress des vendeurs performants et moins performants de l'entreprise étudiée. La première hypothèse de recherche est qu'il existe des relations d'influence entre le profil relationnel et les performances de ventes des représentants commerciaux externes de l'entreprise étudiée. Cette hypothèse comporte trois sous-hypothèses qui évaluent précisément chaque dimension (socialisation, persuasion et affection) du profil relationnel des vendeurs, en lien avec les performances de ventes. La deuxième hypothèse de recherche est qu'il existe des relations d'influence entre les traits de personnalité en situation de stress, le profil relationnel et les performances de ventes des représentants commerciaux externes de l'entreprise étudiée. Pour tester les hypothèses, nous avons utilisé l'analyse de corrélation, l'analyse de régression linéaire, l'analyse factorielle ainsi que l'analyse de variance (Anova). Les principaux résultats de l'étude ont démontrés que les sous-dimensions du profil relationnel de l'implication dans la relation et de la quête de proximité dans la relation sont liées aux performances de ventes des représentants. De plus, le trait de personnalité du sentiment d'urgence est relié indirectement avec les performances de ventes de représentants. Certains profils relationnels de groupes de vendeurs performent mieux que d'autres (profils d'inclusion dans la relation et d'évitement de la solitude moyennement extravertis et profil affectif élevé de quête de proximité). De plus, certains traits de personnalité expliquent en partie les profils relationnels des vendeurs. Nous pensons que cette étude peut apporter certaines contributions intéressantes pour l'entreprise étudiée. Ce modèle peut-être utile lors de l'embauche des représentants, car il permet d'identifier le profil relationnel d'un vendeur performant. Ce modèle peut-être utile lors du développement et de la formation des représentants des ventes. Ce modèle permet aussi de faciliter l'encadrement et le suivi du développement des représentants. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Vendeurs, Profil relationnel, Performance, Corrélation, Traits de personnalité.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2011
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