L'influence de l'iniquité externe liée à la rémunération totale directe payée sur la rétention des PDG au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire s’intéresse à un volet peu exploré de la rétention des PDG, à savoir l’effet d’une iniquité externe dans la rémunération totale directe sur leur démission. Son objectif est de comprendre l’influence d’une iniquité externe dans la rémunération totale directe des PDG sur leur probabilité de démission. Grâce à la théorie de l’équité d’Adams (1963, 1965), la justice organisationnelle de Greenberg (1990) et la théorie des attentes de Vroom (1968), différentes hypothèses ont été développées, lesquelles ont été confirmées et infirmées à partir de modèles de régressions linéaire et logique. Plus précisément, l’analyse repose sur la population des PDG d’entreprises canadiennes inscrites sur le S&P/TSX60. Cet indice a été choisi puisqu’il permet de regrouper les 60 compagnies ayant les plus grandes capitalisations boursières de l’ensemble des entreprises inscrites sur le S&P/TSX. L’échantillon se compose de 55 PDG, répartis au sein de 42 entreprises du S&P/TSX 60. Cette étude est une étude longitudinale; la collecte donnée ayant été effectuée au sein de circulaires de direction, de rapports et de sites spécialisés, et ce, sur une période financière de cinq (5) ans (2015-2019). Les résultats démontrent qu’il est possible de rejeter les hypothèses nulles sous lesquelles l’iniquité externe dans la RTD payée, qu’elle soit favorable ou défavorable, n’aurait aucun impact sur la probabilité de démission d’un ou une PDG. Cela étant dit, il convient toutefois de préciser que le pourcentage d’explication de l’iniquité externe liée à la RTD payée dans la probabilité de démission est limité. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : rétention, iniquité externe, rémunération totale directe payée, PDG, performance, régression logistique
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».