Le climat diversité et les pratiques de gestion des ressources humaines favorisant l'EDI en milieu de travail
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ : La gestion de l'équité, la diversité et l'inclusion (EDI) constitue un enjeu pour les gestionnaires et pour les employeurs. Sa mise en œuvre demeure complexe et pose des défis pour les organisations. Dans ce contexte, la gestion de l'EDI mérite d'être étudiée, car elle implique un engagement réel des employeurs pour créer un environnement de travail inclusif. Ce mémoire se concentre sur le climat diversité et sur les pratiques de gestion de l'EDI dans les milieux de travail. L'objectif principal est de dégager les pratiques de gestion de l'EDI qui sont déployées dans les milieux de travail. L'étude vise à examiner ces pratiques selon le profil des organisations. Pour cela, une recherche quantitative a été menée auprès de 149 employeurs dans des organisations de différents profils. Un questionnaire en ligne a été diffusé afin de recueillir des données sur leurs pratiques en matière d'EDI. Plus précisément, l'étude s'est intéressée au climat diversité, au diagnostic EDI, aux pratiques en matière de gestion de l'équité, de la diversité et de l'inclusion ainsi qu'au profil des organisations. Les résultats révèlent que la plus forte dimension du climat diversité dans les organisations est celle de la praxis, c'est-à-dire que les comportements et les attitudes des membres des organisations à l'étude sont favorables à la diversité. Cependant, peu d'organisations s'intéressent au diagnostic EDI. En revanche, les grandes organisations et celles du secteur parapublic semblent les plus actives à cet égard en évaluant la composition de la main-d'œuvre ainsi que certaines activités de ressources humaines (RH), notamment le recrutement. Les résultats indiquent aussi que les objectifs qui guident les initiatives EDI les plus visées concernent l'amélioration du climat d'inclusion, l'élargissement du bassin de recrutement et la diversification de la main-d'œuvre. Enfin, il les activités les plus souvent déployées au regard de l'EDI par les organisations à l'étude touchent le recrutement, la présélection et la sélection du personnel, l'accueil et l'intégration du personnel, ainsi que la formation et le développement des compétences. -- Mot(s) clé(s) en français : Équité, diversité, inclusion, climat diversité, diagnostic EDI, inclusion, Canada. -- ABSTRACT : Managing equity, diversity, and inclusion (EDI) is a challenge for managers and employers. Its implementation remains complex and poses challenges for organizations. In this context, EDI management deserves to be studied because it involves a real commitment on the part of employers to create an inclusive work environment. This thesis focuses on the diversity climate and EDI management practices in workplaces. The main objective is to examine management practices that promote equity, diversity, and inclusion in workplaces. The study aims to examine these practices according to the profile of the organizations. To this end, quantitative research was conducted among 149 employers in organizations with different profiles. An online questionnaire was distributed to collect data on their EDI practices. More specifically, the study focused on the diversity climate, EDI diagnosis, equity, diversity, and inclusion management practices, and organizational profiles. The results reveal that the strongest dimension of the diversity climate in organizations is that of praxis, meaning that the behaviors and attitudes of the members of the organizations studied are favorable to diversity. However, few organizations are interested in EDI diagnostics. On the other hand, large organizations and those in the parapublic sector seem to be the most active in this regard, evaluating workforce composition and certain human resources (HR) activities, particularly recruitment. The results also indicate that the objectives guiding the most targeted EDI initiatives relate to improving the climate of inclusion, expanding the recruitment pool, and diversifying the workforce. Finally, the activities most often deployed with regard to EDI by the organizations studied relate to recruitment, pre-selection and selection of personnel, onboarding and integration of personnel, as well as training and skills development. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Equity, diversity, inclusion, diversity climate, DEI assessment, inclusion, Canada.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».