Experience en gestion et diversite dans une organisation qui vieillit : une analyse de microsimulation
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement de la population canadienne est un phenomene largement admis et qui beneficie d'une enorme attention de la part des chercheurs etudiant les politiques, dans les domaines de la sante et des pensions de l'Etat en particulier. Tres peu de travaux d'etude ont ete jusqu'ici axes sur les repercussions du vieillissement au niveau organisationnel. Foot et Venne ont etudie la progression des membres de la generation du baby-boom dans les hierarchies des organisations traditionnelles, en notant les repercussions sur les politiques liees aux ressources humaines qui favorisent sur le plan horizontal le perfectionnement professionnel. Saba et d'autres, en etudiant plus particulierement la gestion des professionnels ages de la fonction publique quebecoise, ont constate que la reconnaissance des employes constituait une strategie importante en matiere de ressources humaines destinee a motiver ce groupe. Nous prolongeons davantage ces etudes le long de l'echelle des ages, jusqu'au point ou la retraite et l'embauchage de remplacants deviennent les principales preoccupations. Nous utilisons pour l'etude de la hierarchie de la direction de Statistique Canada (SC) un modele de microsimulation pour estimer premierement le niveau attendu de departs a la retraite au cours des dix prochaines annees. Nous exposons ensuite en detail les ajustements aux taux de promotion et d'embauchage a apporter pour remplacer les gestionnaires qui partent, puis nous examinons des micro-donnees simulees pour estimer les effets sur l'experience de l'augmentation du roulement. Nous utilisons finalement les fonctions demographiques du modele pour examiner si l'augmentation du roulement est susceptible d'accroitre la representation des femmes et des minorites visibles chez les gestionnaires de SC. En tenant compte des hypotheses dont le document fournit un apercu, nous constatons que l'augmentation des taux de roulement au cours des dix prochaines annees n'abaissera generalement pas l'experience en gestion sous les niveaux recemment observes. En supposant des taux egaux de promotion pour les hommes et les femmes, nous constatons egalement que le taux de representation de ces dernieres parmi les gestionnaires de SC est susceptible d'augmenter rapidement au cours des prochaines annees. La representation des minorites visibles chez les gestionnaires stagnera, par contre, probablement pendant plusieurs annees, meme avec des politiques proactives de recrutement et de promotion.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".