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Enregistrement W7039070693

Lâhabilitation individuelle au travail : validation dâune mesure dâhabilitation comportementale et vérification du rôle de trois facteurs de lâenvironnement de travail

2014· other· fr· W7039070693 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2014
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValidation testBehavioral analysisConvergent validity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis que le concept d’habilitation (empowerment) a été introduit dans le monde du travail, il est rapidement devenu à la mode dû à ses bénéfices anticipés à la fois pour les organisations et pour les travailleurs. Toutefois, bien que l’état d’habilitation psychologique des travailleurs ainsi que ses déterminants soient bien documentés (Seibert, Wang, & Courtright, 2011), il existe peu d’outils pour évaluer de façon comportementale l’habilitation des travailleurs (Boudrias & Savoie, 2006). Cette réalité nuit aux organisations qui tentent de mettre en place des programmes d’habilitation des employés et qui souhaitent en mesurer leurs effets comportementaux. En 2006, Boudrias et Savoie ont amorcé le travail pour pallier cette lacune en créant un cadre conceptuel de l’habilitation comportementale au travail composé de deux approches distinctes, soit l’approche émergente (comportements discrétionnaires) et l’approche structurelle (implication dans la gestion du travail) et en validant un premier questionnaire permettant de mesurer l’approche émergente. La présente thèse vise à poursuivre le travail amorcé, en instrumentant la seconde approche et en poursuivant la validation du concept d’habilitation comportementale.\n Plus spécifiquement, la thèse vise à : a) valider un questionnaire qui mesure l’implication des employés dans la gestion de leur travail, en deux versions, à savoir une version auto-rapportée ainsi qu’une version destinée au supérieur hiérarchique; b) établir la structure factorielle de l’habilitation comportementale à l’aide des deux approches opérationnalisées; c) vérifier la spécificité du construit d’habilitation comportementale par rapport à d’autres mesures connexes (p.ex. comportements de citoyenneté organisationnelle, comportements d’innovation, comportements d’auto-leadership et d’autogestion), et d) vérifier un modèle structurel incluant trois déterminants de l’environnement de travail, à savoir le style de supervision, le soutien des collègues et la latitude décisionnelle, comme prédicteur de l’habilitation individuelle au travail, évaluée à l’aide d’une mesure d’habilitation psychologique et des mesures des deux approches d’habilitation comportementale.\nPour ce faire, trois études distinctes ont été réalisées auprès de travailleurs variés et quatre échantillons ont été constitués dont trois comprenant uniquement des données auto-rapportées (N = 274, 104, 249) et un quatrième incluant aussi des données rapportées par le supérieur (N = 151). \nLes résultats des analyses factorielles confirmatoires démontrent que la structure de l’instrument d’implication dans la gestion ainsi que celle de l’habilitation comportementale composée des deux approches sont constantes d’un échantillon à l’autre et dans ses deux versions. De plus, les propriétés métriques du questionnaire validé sont satisfaisantes. D’autre part, les résultats des analyses corrélationnelles indiquent que les mesures d’habilitation comportementale présentent une validité discriminante par rapport à des mesures d’autres construits connexes. Enfin, les analyses acheminatoires pour vérifier le modèle structurel anticipé indiquent que l’habilitation psychologique agit comme variable médiatrice dans les relations entre, d’une part, la latitude décisionnelle et les pratiques de gestion des supérieurs, et, d’autre part, les deux approches d’habilitation comportementale. Le soutien des collègues, de son côté, n’est pas relié à l’habilitation 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,161 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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