Les réactions affectives à un évènement corporatif et les attitudes au travail
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire vise à vérifier l’impact des réactions affectives à un évènement corporatif sur les attitudes des employés d’une institution financière à l’égard de l’organisation et d’un changement organisationnel. Plus précisément, nous tenons à déterminer si les réactions affectives positives ou négatives des employés à l’évènement corporatif auquel ils ont assisté améliorent ou diminuent leur engagement organisationnel affectif, leur désir de collaborer dans le cadre du changement organisationnel et leur satisfaction anticipée à l’égard du changement organisationnel. Basée sur les données recueillies à l’aide d’un sondage électronique à trois moments distincts, notre étude longitudinale confirme certaines de nos hypothèses. D’abord, les réactions affectives positives à l’évènement corporatif sont associées à l’amélioration du désir de collaborer dans le cadre du changement organisationnel et à la satisfaction anticipée à l’égard de ce changement quelques jours après l’évènement corporatif alors que les réactions négatives ont l’effet contraire. Les résultats révèlent que les réactions affectives à l’évènement corporatif n’influencent pas les attitudes des employés plus d’une semaine après l’évènement à l’exception des réactions affectives positives qui améliorent leur désir de collaborer dans le cadre du changement 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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».