L’impact différencié de la satisfaction envers les bonis individuels et les bonis collectifs sur l’intention de rester des travailleurs du secteur des technologies de l’information et des communications (TIC)
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de ce mémoire est d’étudier l’impact différencié de la satisfaction envers les bonis individuels et les bonis collectifs sur l’intention de rester (au sein d’une entreprise donnée) des travailleurs du secteur des technologies de l’information et des communications. Afin d’étudier cette question, trois hypothèses de recherche ont été émises à l’aide des théories suivantes : 1- la théorie de l’agence, 2- la théorie des attentes et 3- la théorie de l’échange social de Blau (1964). Selon la première hypothèse, la satisfaction envers les bonis individuels contribue à accroître l’intention de rester des travailleurs du secteur des TIC. La seconde hypothèse avance que la satisfaction envers les bonis collectifs contribue à accroître l’intention de rester des travailleurs du secteur des TIC. Enfin, la dernière hypothèse soutient que la satisfaction envers les bonis individuels a un impact plus important sur l’intention de rester des travailleurs du secteur des TIC que la satisfaction envers les bonis collectifs. Les données utilisées pour valider nos hypothèses ont été recueillies dans le cadre d'une enquête portant sur « les relations entre la rémunération, la formation et le développement des compétences avec l’attraction et la rétention des employés clés ». Ces données de nature longitudinale, proviennent d'une entreprise canadienne du secteur des TIC. La population étudiée regroupe les nouveaux employés embauchés entre le 1er avril 2009 et le 30 septembre 2010. Nos résultats confirment l’Hypothèse 1 voulant que la satisfaction envers les bonis individuels contribue à accroître l’intention de rester des travailleurs du secteur des TIC. À l’inverse, ces résultats infirment l’Hypothèse 2. La satisfaction envers les bonis collectifs n’a donc pas d’impact significatif sur l’intention de rester. Malgré un problème de colinéarité, nos résultats suggèrent de confirmer l’Hypothèse 3 voulant que la satisfaction envers les bonis individuels ait un impact plus important sur l’intention de rester des travailleurs du secteur des TIC que la satisfaction envers les bonis collectifs. Les résultats indiquent également que le niveau de scolarité et l’engagement organisationnel ont un impact positif sur l’intention de rester des travailleurs. Les analyses longitudinales révèlent que les différences entre les caractéristiques des travailleurs expliquent davantage l’intention de rester, que les différences à travers les temps chez un même travailleur.
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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».