Resources over Constraints? Exploring Employer Branding in the Canadian Public Service from 1992 to 2024 Through BERT-Based Detection of Job Resources-Demands Dimensions
Notice bibliographique
Résumé
In an era of intensified competition to attract and retain workers, employer branding has emerged as a strategic priority for public sector organizations. This article explores how the Canadian federal public service has shaped its employer image over time through official discourse. Drawing on 33 years of annual reports from the Clerk of the Privy Council (1992-2024), we examine how job demands and job resources are represented in institutional narratives. To do so, we develop and fine-tune a multi-label BERT-based classifier capable of detecting twelve psychosocial dimensions derived from the Job Demands-Resources (JD-R) model. Trained on over 30,000 annotated sentences from peer-reviewed academic literature, our classifier is applied at the sentence level to the whole corpus of Clerk’s reports, enabling a granular, diachronic mapping of the discourse on working conditions in Canada's federal public administration. The results reveal both a predominance of job resources over demands and temporal variations linked to major reforms and crises. Beyond contributing to the literature on public employer branding, our study demonstrates the potential of deep learning models for theory-driven content analysis in public management research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».