MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7135159154

Travailler dans une équipe intergénérationnelle, un parcours semé de défis

2025· other· fr· W7135159154 sur OpenAlexaboutno aff
Inece Dolvine Mafogne Kankeu

Notice bibliographique

RevueSémaphore (Université du Québec à Rimouski) · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial impactContext (archaeology)Face (sociological concept)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ : Ce mémoire explore les difficultés rencontrées lors du travail au sein d'équipes intergénérationnelles, au Québec. Pour ce faire, nous avons eu recours à la méthode de l'autopraxéographie, méthode qualitative et introspective. Cette démarche vise à examiner sa propre expérience professionnelle pour générer des connaissances basées sur cette dernière. En s'insérant dans un emploi étudiant au Québec, nous évoquons les décalages culturels et professionnels auxquels nous avons fait face ; notamment la diversité générationnelle présente sur le lieu de travail. Les divergences d'âge, de principes, de modes de communication, de relation à l'autorité ou aux technologies qui ont parfois créé des frictions, mais également des chances d'apprentissage et d'évolution. Le travail de recherche établit une connexion entre ces observations pratiques et les contributions de la littérature académique concernant les traits distinctifs des différentes générations, leurs aspirations professionnelles et les défis liés à la coexistence intergénérationnelle. Nous soulignons aussi l'importance cruciale de la communication, du mentorat de la reconnaissance réciproque dans la gestion de cette diversité. Nos résultats indiquent également que, si elle est bien dirigée (leadership bienveillant), la collaboration intergénérationnelle peut encourager l'échange de connaissances, stimuler l'innovation et améliorer la performance du groupe. Ainsi, cette étude permet une meilleure appréhension des dynamiques humaines présentes dans les équipes intergénérationnelles et encourage les environnements professionnels à reconsidérer leurs méthodes afin de mieux valoriser cette richesse humaine. -- Mot(s) clé(s) en français : Équipe, Génération, Intergénérationnel, Autopraxéographie. -- ABSTRACT : This dissertation explores the challenges encountered when working within intergenerational teams in Quebec. To do so, we used the method of autopraxeography, a qualitative and introspective approach. This approach aims to examine one's own professional experience to generate knowledge based on it. By integrating into a student job in Quebec, we discuss the cultural and professional gaps we faced, particularly the generational diversity present in the workplace. Differences in age, principles, communication styles, and relationships with authority or technology sometimes created friction, but also opportunities for learning and advancement. This research establishes a connection between these practical observations and the contributions of the academic literature concerning the distinctive traits of different generations, their professional aspirations, and the challenges associated with intergenerational coexistence. We also emphasize the crucial importance of communication, mentoring, and mutual recognition in managing this diversity. Our findings also indicate that, if well-managed (benevolent leadership), intergenerational collaboration can encourage knowledge exchange, stimulate innovation, and improve group performance. Thus, this study provides a better understanding of the human dynamics present in intergenerational teams and encourages professional environments to reconsider their methods in order to better value this human wealth. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Team, Generation, Intergeneration, Autopraxeography.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSémaphore (Université du Québec à Rimouski)Travaux en français237 207